Categoria: Ética e integridade acadêmica

  • O guia definitivo para definir autoria e citações na tese

    O guia definitivo para definir autoria e citações na tese

    A falta de acordo claro sobre quem é autor e como citar gera conflitos, perdas de crédito e riscos éticos que comprometem sua titulação. Esse risco pode atrasar sua graduação ou resultar em retratação de artigos; este texto apresenta passos práticos para formalizar autoria e padronizar citações desde o projeto, com diretrizes aplicáveis em 7–14 dias e templates para arquivamento institucional.

    Para quem precisa de resposta direta: documente autoria no projeto, adote critérios reconhecidos (ICMJE/COPE adaptados), registre declarações por capítulo antes da submissão e use um gerenciador de referências com a norma do seu programa. Arquive o termo no repositório institucional e revisite antes de publicar derivados.

    Perguntas que vou responder

    Onde formalizar autoria e citações

    Conceito em 1 minuto

    Explique ao leitor onde registrar decisões: no projeto de pesquisa, no termo de compromisso orientador-orientando, na capa ou preâmbulo de capítulos transformados em artigo e no repositório institucional. Siga também orientações do manual do seu programa.

    O que os documentos institucionais indicam

    Documentos nacionais recomendam que políticas e registros constem no projeto e no repositório, e que a folha de rosto dos artigos derivados explicite contribuições [F1]. O repositório da universidade costuma orientar formato e localização [F5].

    Passo a passo prático

    1. Redija uma página com o plano de autoria e anexe ao projeto.
    2. Colete assinatura do(a) orientador(a) e de colaboradores principais.
    3. Inclua a declaração de autoria no preâmbulo de cada capítulo convertido.

    Se seu programa não exige repositório institucional, arquive em pasta compartilhada com data e registre em e-mail formal ao coordenador; não deixe só na memória.

    Prancheta com checklist de critérios de autoria sobre mesa, mãos apontando para itens
    Mostra um checklist prático para avaliar contribuições e documentar critérios de inclusão como autor(a).

    Como definir critérios para inclusão como autor(a)

    O que isso significa em poucas linhas

    Critério de autoria define contribuições mínimas que legitimam inclusão como autor(a): concepção, coleta, análise, redação, revisão crítica e aprovação da versão final. Clareza evita ‘gift’ ou ‘ghost authorship’.

    O que guias internacionais recomendam

    COPE e ICMJE sugerem critérios explícitos e documentação das contribuições. Adaptar esses critérios ao contexto de tese evita inclusão indevida e protege quem executou a maior parte do trabalho [F2][F3].

    Checklist rápido de decisão

    • Liste contribuições esperadas por pessoa.
    • Aplique critérios ICMJE adaptados e marque quem atende cada item.
    • Registre data e versão da declaração.

    Exemplo autoral: numa dissertação que orientei, criamos uma tabela simples com colunas: concepção, coleta, análise, redação, aprovação; cada item foi assinalado e o aluno arquivou no repositório antes da defesa.

    Se critérios rígidos demais excluírem contribuições técnicas relevantes, use uma nota de agradecimento detalhada e considere autoria coletiva quando apropriado.

    Mãos organizando cartões com nomes ao lado de lista de autores em papel, vista superior
    Representa a negociação e organização da ordem de autores para evitar disputas futuras.

    Como decidir ordem de autores e prevenir disputas

    Explicação rápida

    Ordem de autores comunica contribuição relativa. Em teses com artigos, siga a política da revista e as regras do seu programa sobre primeira autoria; transparência reduz disputas.

    O que mostram relatos e guias

    Estudos e guias sobre gift e ghost authorship mostram que ambiguidades na ordem geram conflitos e que registros prévios reduzem riscos de remoção ou contestação posterior [F6].

    Passo prático para sua tese

    1. Combine expectativa de primeira autoria no início do projeto.
    2. Documente condições para mudança de ordem (por exemplo, contribuição substancial adicional).
    3. Antes da submissão do artigo, peça anuência por escrito de todos os autores.

    Cenário onde não funciona: quando uma revista exige ordem por contribuição e o programa exige primeiro autor aluno(a); nesses casos negocie com o orientador e declare a política no preâmbulo do capítulo.

    Normas de citação e uso de gerenciadores

    O que é essencial saber

    Escolher a norma (ABNT, APA, Vancouver autor-data) afeta apresentação e rastreabilidade. Gerenciadores como Zotero, Mendeley ou EndNote mantêm consistência e facilitam alterações.

    Evidência prática e recomendações institucionais

    Manuais de apresentação de trabalhos destacam a obrigatoriedade de seguir a norma do programa e registrar referências no formato exigido, além de orientar anexos e repositórios [F5].

    Laptop com gerenciador de referências aberto e caderno ao lado, vista de cima
    Ilustra a configuração de gerenciadores de referências para aplicar a norma escolhida no trabalho.

    Guia passo a passo

    1. Verifique a norma do seu PPG no manual do programa.
    2. Configure o gerenciador de referências com essa norma e importe estilos.
    3. Realize checagem final automatizada antes da submissão.

    Limite: se seu trabalho virar artigo que exige outra norma, mantenha uma cópia do arquivo em estilo neutro (RIS/BibTeX) para conversão rápida.

    Como registrar contribuições por capítulo ou artigo

    O que significa na prática

    Registro por capítulo é uma declaração curta que indica quem fez o quê, útil em capítulos convertidos em artigos para revistas e para relatórios de pós-graduação.

    Exemplo de declaração e uso prático

    Algumas revistas e programas aceitam uma declaração no preâmbulo que resume contribuições; adaptar ICMJE ao formato de capítulo é uma forma aplicada de cumprir transparência [F3].

    Template pronto para usar

    • Título do capítulo/artigo
    • Autor(a)(es) e afiliações
    • Contribuições: concepção, coleta, análise, redação, revisão
    • Declaração final: “Todos os autores leram e aprovaram a versão final”

    Cole no preâmbulo do capítulo e no repositório. Em obras coletivas com dezenas de colaboradores, prefira um parágrafo agregador mais conciso e indique um anexo com lista completa.

    Mãos trocando documentos sobre mesa durante reunião de mediação acadêmica, foco nas mãos
    Mostra a etapa de mediação e documentação em disputas de autoria para resolução formal no programa.

    O que fazer em conflitos sobre autoria

    Breve explicação

    Conflitos devem ser tratados por etapas: diálogo inicial, mediação pelo programa, e escalonamento administrativo quando necessário.

    O que orientações institucionais sugerem

    Políticas nacionais e manuais locais recomendam fluxos de mediação em nível de PPG antes de envolver pró-reitoria ou comissões de ética. Registrar acordos reduz necessidade de intervenção externa [F1][F5].

    Passos práticos de resolução

    1. Reúna evidências escritas das contribuições.
    2. Tente acordo com apoio do(a) orientador(a).
    3. Se falhar, acione a coordenação do PPG e siga o procedimento formal.

    Quando não funciona: se houver comportamento antiético persistente, registre a queixa formal e busque orientação na unidade de integridade acadêmica da sua instituição.

    Como validamos

    Revisamos diretrizes internacionais de autoria e contribuição (COPE, ICMJE) e manuais institucionais nacionais, além de repositórios universitários. Consideramos estudos sobre gift/ghost authorship para problemas práticos e priorizamos guias institucionais e consensos internacionais quando há escassez de artigos peer reviewed recentes [F2][F3][F1].

    Conclusão e próximo passo

    Redija hoje um termo de autoria de uma página com critérios e expectativas, peça anuência do(a) orientador(a) e arquive no repositório do programa. Releia e atualize antes de cada submissão.

    FAQ

    Preciso incluir o orientador(a) como autor(a) automaticamente?

    Não: a inclusão do orientador(a) como autor(a) não é automática; inclua apenas quem atender aos critérios de contribuição. Documente expectativas e evite inclusão automática; se o orientador tiver contribuição substancial na redação ou análise, registre isso explicitamente. Próximo passo: registre por escrito a expectativa de autoria no projeto antes da submissão.

    Posso mudar a ordem dos autores depois da defesa?

    Sim, mudanças são possíveis, mas exigem anuência por escrito de todos os autores e justificativa documentada. Faça isso antes da submissão do artigo para evitar retratações. Próximo passo: obtenha e arquive a anuência por escrito de todos os coautores antes de alterar a ordem.

    Qual a melhor norma para citações, ABNT ou APA?

    Use a norma exigida pelo seu PPG; essa escolha garante conformidade institucional. Se tiver opção, prefira a norma mais aceita nas revistas onde planeja publicar e configure seu gerenciador de referências desde o início. Próximo passo: verifique o manual do PPG e configure o estilo no gerenciador de referências.

    E se alguém pedir autoria sem ter contribuído?

    Negue com transparência e mostre os critérios acordados; a autoria indevida compromete integridade e pode gerar sanções. Se a situação escalar, acione a coordenação do PPG e siga o fluxo formal de mediação. Próximo passo: compartilhe o plano de autoria acordado e documente a justificativa por escrito.

    Como documentar contribuições técnicas de suporte (por exemplo, estatístico)?

    Se a contribuição técnica foi substancial na concepção ou análise, considere autoria; caso contrário, credite na seção de agradecimentos com detalhe. Defina critérios mínimos para autoria técnica no termo de autoria. Próximo passo: registre a natureza da contribuição técnica e decida autoria com base nos critérios acordados.

    Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.

    Dra. Nathalia Cavichiolli — PhD pela USP, com dois pós-doutorados; MBA em Gestão e Docência; experiência internacional na The Ohio State University (EUA); revisora de periódicos científicos pela Springer Nature, com atuação em 37+ revistas, incluindo a Nature; especialista em escrita acadêmica há 15+ anos; pioneira no uso de IA para escrita científica no Brasil; 2.800+ alunos impactados no Brasil e em 15+ países.

    Referências

    Atualizado em 24/09/2025

  • Descubra o segredo para revisar referências sem medo de plágio

    Descubra o segredo para revisar referências sem medo de plágio

    Revisar referências causa ansiedade e pode levar a rejeição ou sanções se houver omissões; por isso é risco para carreira e avaliação. Este texto ensina uma regra prática de 3 passos para checagem item a item, mostra checklists e templates e oferece um roteiro de 60–90 minutos para treinar avaliadores, reduzindo retrabalho e contestações.

    Revisar referências dá frio na barriga para muita gente: autoras temem acusações, avaliadores temem erros e orientadores não têm tempo. Neste texto você vai aprender um método prático para checar referências item a item, distinguir erro formal de plágio e usar ferramentas sem depender exclusivamente delas.

    Prova rápida: baseio-me em orientações da ABNT e em guias institucionais que padronizam checagens e interpretam detectores de similaridade, além de práticas testadas em comitês editoriais [F1] [F2] [F3]. A seguir, você encontrará checklists, templates de justificativa e um roteiro de 60–90 minutos para treinar avaliadores.

    Perguntas que vou responder

    O que é revisar referências corretamente

    Conceito em 1 minuto: o foco da checagem

    Revisar referências corretamente significa confirmar que cada entrada é completa, verdadeira e corresponde às citações no texto, além de seguir as normas ABNT (NBR 6023/2024–2025 e NBR 10520 para citações). Também envolve identificar entradas sem autoridade ou geradas por IA e separar erro de crédito indevido [F1].

    O que os guias e estudos mostram

    Guias institucionais ressaltam que erros formais são comuns e, muitas vezes, corrigíveis sem penalidade se houver transparência. Manuais de integridade acadêmica indicam que verificação prévia reduz rejeições editoriais e litígios institucionais [F2] [F3]. Ferramentas detectam coincidências, mas não decidem intenção [F5].

    checklist em prancheta sobre mesa com itens marcados e caneta ao lado

    Representa o checklist rápido para validar metadados e correspondência entre texto e referência.

    Checklist rápido: 7 itens para começar agora

    • Validar autor, título, ano, editora, DOI/ISBN.
    • Conferir que toda citação no texto tem entrada na lista.
    • Confirmar que não há referências duplicadas ou conflitantes.
    • Verificar formatação ABNT básica: ordem, pontuação e maiúsculas.
    • Identificar fontes sem autoridade e marcar para investigação.
    • Registrar justificativa ao rejeitar/aceitar coincidência.
    • Pedir correção ao autor com prazo claro.

    Quando isso não funciona: se o documento for de área com práticas diferentes de citação, ajuste o checklist conforme normas específicas da revista ou programa, consultando a secretaria ou biblioteca.

    Por que essa revisão é ética e estratégica

    Valor em 1 minuto: risco versus ganho

    Erros nas referências podem mascarar omissões de crédito, autoplágio ou uso indevido de IA e levam a sanções ou rejeição. Revisar é proteção reputacional e parte da boa prática editorial e institucional [F2] [F3].

    O que os dados e orientações institucionais mostram

    Relatórios de governança acadêmica enfatizam que políticas claras e checklists reduzem incidentes e agilizam julgamentos disciplinares. Universidades que padronizam têm menos controvérsias e processos mais céleres [F3] [F7].

    Passo prático: como documentar o processo em 5 linhas

    • Abrir planilha com cada referência como linha.
    • Colunas: citação no texto, autor, título, DOI/ISBN, ano, editora, status (ok/precisa), nota.
    • Preencher e salvar versão com data.
    • Anexar ao sistema/informe do orientador.

    Limite: se a instituição exigir investigação formal sobre má conduta, a revisão documental não substitui o processo disciplinar; encaminhe ao comitê de ética.

    Onde aplicar essa revisão na prática acadêmica

    Conceito rápido: pontos críticos de impacto

    Aplique em TCC, dissertações, teses, artigos submetidos, relatórios técnicos e documentos que entram em avaliação ou concurso — basicamente onde referências influenciam decisões formais [F1] [F7].

    Exemplos reais que vi em comitês editoriais (autoral)

    Em um caso, uma referência com DOI errado levou à suspeita de citação inexistente; correção simples evitou retratação. Em outro, um autor usou bloco de referências gerado por IA com entradas fictícias; a checagem manual expôs a falha e salvou a integridade do periódico.

    laptop com formulário de submissão aberto e checklist impresso sobre a mesa do escritório

    Mostra o roteiro curto e os documentos a exigir no momento da submissão.

    Roteiro curto para aplicação em submissões

    • Na submissão: exigir checklist preenchido e exportação do gerenciador (RIS/CSL).
    • Para avaliadores: instrução de 60–90 minutos sobre interpretação de índices de similaridade.
    • Para secretarias: política para ignorar bibliografia em detectores, quando possível.

    Quando não aplicar: documentos informais ou rascunhos internos podem ter checagem menos rígida; porém, ao evoluir para avaliação formal, retroceda ao roteiro completo.

    Quem faz o quê: divisão de responsabilidades

    Em 1 minuto: papéis essenciais

    Autores preparam corretamente; orientadores validam; bibliotecários auditam formatação; avaliadores apontam inconsistências; comitês definem procedimentos institucionais [F5].

    O que as diretrizes recomendam

    Organizações e periódicos sugerem responsabilidade compartilhada para prevenir falsos positivos em detecção automática e garantir correções prévias. Bibliotecas oferecem suporte técnico e treinamento para normalização [F5].

    Mapa de tarefas: checklist de responsabilidades

    • Autor: gerar referências com gerenciador, fornecer exportação e preencher checklist.
    • Orientador: checar 10% das referências ou amostras críticas.
    • Bibliotecário: validar conformidade ABNT e metadados.
    • Revisor/editor: sinalizar problemas e pedir justificativa.
    • Secretaria/comitê: manter política clara e treinamento.

    Limite: em equipes grandes, dividir errado pode gerar lacunas; use planilha compartilhada e prazos claros.

    Como executar a revisão item a item (passo a passo)

    Roteiro prático em 1 minuto

    Valide metadados, confira correspondência texto–referência, normalize pela NBR 6023/10520, e registre decisões; use gerenciadores e detectores com configuração adequada [F1] [F6].

    O que a prática mostra e que ferramenta ajuda

    Gerenciadores como Zotero e Mendeley ajudam a padronizar campos; exportações corretas reduzem erros de digitação. Ferramentas de similaridade devem ser configuradas para excluir bibliografias quando possível, pois bibliografias coincidentes inflacionam índices [F6] [F5].

    mãos preenchendo planilha de revisão de referências ao lado de um laptop

    Ilustra o passo a passo em 8 etapas para checagem item a item e registro de decisões.

    Passo a passo aplicável em 8 etapas (faça junto)

    1. Exporte referências do gerenciador em formato compatível.
    2. Monte planilha com campos obrigatórios.
    3. Para cada citação no texto, marque a linha correspondente.
    4. Pesquise DOI/ISBN em CrossRef, SciELO ou catálogo da editora.
    5. Corrija metadados e normalize segundo NBR 6023.
    6. Rode detector de similaridade com exclusão de bibliografia.
    7. Analise coincidências: confirme fonte original antes de rotular plágio.
    8. Registre decisão e peça correção ao autor com prazo.

    Contraexemplo: se o texto cita materiais orais ou bancos de dados não indexados, a pesquisa automática falha; nestes casos, documente a fonte alternativa e peça comprovação adicional.

    Ferramentas, armadilhas e como interpretar detectores

    Entenda em 1 minuto por que ferramenta não é juízo final

    Detectores medem similaridade textual; eles não distinguem citação adequada, normas de estilo ou coincidência de bibliografias. Use-os como sinalizadores, não penas definitivas [F5].

    O que estudos e guias técnicos alertam

    Publicações sobre integridade e ferramentas mostram variação grande entre plataformas e risco de falsos positivos quando bibliografias não são excluídas. Treinamento do avaliador reduz decisões equivocadas [F4] [F5].

    Checklist de configuração e interpretação rápida

    • Sempre tente excluir bibliografia do escopo da verificação.
    • Verifique trechos correspondentes no contexto, não apenas a porcentagem.
    • Se detectar referência gerada por IA, solicite fonte primária.
    • Documente o racional antes de anotar sanção.

    Limite: algumas plataformas não permitem exclusão de bibliografia; nesse caso, estabeleça um limite de tolerância menor e examine manualmente as correspondências.

    Exemplo autoral e modelo de justificativa para coincidências

    documento com trechos destacados e anotações manuscritas sobre a mesa

    Exemplo prático e modelo de justificativa para documentar coincidências detectadas em verificações.

    O caso em poucas linhas

    Recebi um relatório onde 18% de similaridade vinha de referências idênticas; após excluir bibliografia, índice caiu para 3%. A documentação da exclusão foi decisiva para liberar a avaliação.

    Modelo de justificativa (texto curto para anexar)

    “Verificação de similaridade: 18% total; após exclusão de bibliografia e verificação contexto, 3% de similaridade textual em trechos citados corretamente. Não há indícios de plágio; solicitada correção de formatação ABNT. Assinado: revisor.” Use este texto como template e adapte campos: números, ações e assinatura.

    Passo para implementar modelo na sua instituição: Inclua o template no formulário de submissão e exija campo preenchido pelo revisor ou orientador antes da avaliação final.

    Quando não usar este modelo: em casos de suspeita grave de má conduta, encaminhe ao comitê com documentação completa.

    Como validamos

    Compilamos recomendações da NBR 6023 e NBR 10520 e orientações institucionais para integridade acadêmica, além de literatura sobre uso de detectores de similaridade e estudos práticos em editorias [F1] [F2] [F3] [F5]. Testamos roteiros com exportações de gerenciadores e simulações de submissão para verificar redução de falsos positivos. Onde disponível, consideramos guias universitários de normalização [F7].

    Conclusão, resumo e próximo passo

    Resumo rápido: combine domínio das regras ABNT, um procedimento padronizado (checklist + gerenciador) e interpretação crítica de detectores para revisar referências sem pânico. Ação imediata: implemente o checklist institucional curto e agende uma sessão de 60–90 minutos com orientadores e avaliadores. Recurso institucional recomendado: diretrizes da sua secretaria de pós-graduação ou guia de normalização local.

    FAQ

    Preciso corrigir todas as pequenas diferenças de pontuação na ABNT?

    Correções de pontuação devem ficar em segundo plano perante os campos essenciais; priorize autor, título, DOI/ISBN, ano e editora. Em seguida, alinhe a formatação em fases para não bloquear prazos. Próximo passo: corrija primeiro os campos essenciais e agende uma revisão formal de formatação.

    Como diferenciar autoplágio de repetição legítima de método?

    Métodos repetidos são legítimos se houver citação clara da fonte original; a verificação deve focar contexto e atribuição. Se persistir dúvida, solicite declaração do autor sobre trechos reaproveitados. Próximo passo: peça ao autor que identifique e justifique os trechos reaproveitados.

    O detector acusou 25% por causa da bibliografia, devo reprovar?

    Não necessariamente; exclua a bibliografia quando possível e reavalie o índice com análise contextual. Documente a exclusão e solicite correções formais antes de qualquer sanção. Próximo passo: realize a exclusão de bibliografia e produza a justificativa documental.

    Posso confiar apenas no Zotero/Mendeley para normalizar tudo?

    Gerenciadores ajudam na padronização, mas a saída exige revisão humana para conformidade ABNT e correção de campos ausentes. Use-os como apoio, não como verificador final. Próximo passo: revise manualmente as exportações antes de finalizar a submissão.

    E referências geradas por IA, como agir?

    Exija comprovação da fonte original; se a entrada não corresponder a publicação real, remova e solicite substituição por fonte legítima. Registre a decisão e peça documentação adicional ao autor. Próximo passo: solicite evidência de publicação para entradas suspeitas e substitua as não verificáveis.

    Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.

    Dra. Nathalia Cavichiolli — PhD pela USP, com dois pós-doutorados; MBA em Gestão e Docência; experiência internacional na The Ohio State University (EUA); revisora de periódicos científicos pela Springer Nature, com atuação em 37+ revistas, incluindo a Nature; especialista em escrita acadêmica há 15+ anos; pioneira no uso de IA para escrita científica no Brasil; 2.800+ alunos impactados no Brasil e em 15+ países.

    Referências

  • Como escrever com IA em 5 passos e evitar plágio na academia

    Como escrever com IA em 5 passos e evitar plágio na academia

    Escrever com ferramentas de IA facilita muito, mas traz medo: similaridade elevada, omissão de fontes e risco disciplinar. Sem práticas claras você pode enfrentar atrasos, questionamentos na banca ou sanções; aqui estão passos práticos, modelos de declaração e checagens rápidas para declarar, documentar e revisar o uso de IA e preservar autoria.

    Sim, é possível ganhar produtividade e evitar plágio ao escrever com IA: planeje o papel da ferramenta, documente prompts e versões, declare o uso no preâmbulo, revise manualmente e use verificadores de similaridade como complemento à leitura crítica do orientador.

    Perguntas que vou responder

    O que conta como uso aceitável de IA em trabalhos acadêmicos?

    Conceito em 1 minuto

    Uso aceitável é quando a IA atua como suporte editorial: esboços, reformulações, correção gramatical e formatação. Autoria intelectual, interpretação dos dados e conclusões devem ser suas. Se o texto final depende da IA sem intervenção crítica, pode ser caracterizado como má conduta.

    O que as pesquisas e notas institucionais mostram [F1][F4]

    Estudos alertam que a IA aumenta produtividade, mas também similaridade textual e risco de omissão de fontes [F1]. Documentos de órgãos e universidades recomendam transparência e declaração do uso dentro do trabalho, justamente para proteger integridade acadêmica [F4].

    Checklist rápido para decidir quando declarar IA

    • Gerei um esboço ou apenas revisei estilo? Declare em ambos os casos.
    • Usei a IA para analisar dados ou só para formatar? Declare o apoio analítico.
    • Mantive versões e registros dos prompts? Se não, comece a guardar agora.

    Se sua banca exige produção inteiramente original do ponto de vista metodológico, nenhuma declaração fará aceitar conteúdo gerado automaticamente; nesse caso, não use IA para produzir as partes centrais do argumento.

    Como declarar e documentar o uso de IA

    Mãos digitando num laptop com notas e registros de versões, ilustrando documentação de uso de IA
    Mostra como registrar versões e prompts para declarar o uso de IA no trabalho acadêmico.

    O que precisa constar na declaração

    Declare claramente qual ferramenta foi usada, para quais tarefas (esboço, revisão, formatação), e que a versão final foi revisada e aprovada pelos autores. Indique a data e anexe logs de prompts quando possível.

    Exemplo prático de declaração (modelo autoral)

    Eu, autora, declarei o uso de assistente de escrita baseado em IA (ex.: ChatGPT) para gerar esboço inicial e revisão de estilo. Todas as seções com conteúdo analítico foram escritas e validadas por mim. Logs de prompts e versões estão arquivados com o orientador.

    Passo a passo: como salvar e anexar evidências

    1. Salve cada versão do documento com data e hora.
    2. Exporte e armazene os prompts utilizados, bem como as respostas geradas.
    3. Inclua nota no preâmbulo ou metodologia e anexe arquivo de logs à submissão.

    Se a plataforma de IA não permite exportar histórico de prompts, registre screenshots e resuma, com data, as interações; ainda é melhor do que nada.

    Fluxo prático em 5 passos para produzir com IA evitando plágio

    O fluxo resumido

    Planejar, gerar esboço controlado, revisar e referenciar, submeter a verificação de similaridade, validar com orientador. Cada etapa exige documentação.

    Baixe a checklist de revisão e aplique em 72h.

    Evidências sobre ganho de produtividade e riscos [F1][F3]

    Mesa com laptop e gráficos, artigos impressos e anotações que representam estudos sobre produtividade e riscos
    Visualiza estudos e relatórios que comparam ganhos de produtividade e limitações de detectores.

    Estudos mostram ganhos claros de velocidade em tarefas editoriais, mas detectores automáticos não são infalíveis em apontar dependência de IA ou plágio indireto [F1][F3]. Use as ferramentas para economia de tempo, não como atestado de originalidade.

    Faça junto: checklist em 5 passos para aplicar já

    1. Planeje: defina o que a IA fará (esboço, revisão, formatação).
    2. Gere: peça à IA um sumário e subtópicos; não aceite o texto final.
    3. Reescreva e acrescente voz própria, referências e argumentação original.
    4. Verifique similaridade e corrija trechos que coincidam com fontes.
    5. Declare uso no preâmbulo e entregue logs ao orientador.

    Exemplo autoral curto: acompanhei uma estudante que usou IA para montar sumário; ela reescreveu cada sessão com evidências próprias, declarou no preâmbulo e teve a banca aprovar sem ressalvas. Pequenos cuidados fizeram toda diferença.

    Em trabalhos que exigem dados originais ou entrevistas, IA não substitui coleta e análise; use-a apenas para organizar e revisar o texto.

    Como usar verificadores de similaridade e detectar problemas

    Como funcionam e quais são os limites

    Ferramentas de similaridade comparam trechos com bases indexadas. Elas sinalizam coincidências, mas não determinam autoria ou intenção. Resultados falsos positivos e negativos são comuns, especialmente com texto parafraseado por LLMs.

    O que pesquisas apontam sobre detectores [F3] e ferramentas comerciais [F8]

    Relatórios mostram que detectores podem falhar em identificar textos reescritos por LLMs e, às vezes, classificam incorretamente textos legítimos como problemáticos [F3]. Ferramentas comerciais ajudam na triagem, mas não substituem leitura crítica [F8].

    Passo a passo: combinar detector, leitura humana e orientador

    Pessoas em torno de laptop examinando checklist e relatório, ilustrando revisão humana e orientação
    Mostra revisão conjunta: leitura crítica do orientador combinada com relatórios automáticos.
    1. Rode verificação de similaridade e gere relatório.
    2. Analise trechos sinalizados: verifique se são citações sem referência, fórmulas comuns ou similaridade legítima.
    3. Corrija, reescreva e documente alterações.
    4. Discuta com orientador os trechos críticos antes da submissão.

    Confiar apenas no detector como prova de originalidade pode levar a decisões erradas; use sempre como input para análise humana.

    Ferramentas e normas ABNT: automatizando formatacao sem erro

    O que a IA pode automatizar com segurança

    Formatar citações, listas de referências, margens e espaçamento são tarefas de baixa criatividade que a IA e gerenciadores de referência fazem bem. Ainda assim, verifique todos os campos bibliográficos, especialmente para normas nacionais.

    Diretrizes institucionais sobre normalização e uso de IA [F5]

    Universidades brasileiras publicam orientações detalhadas sobre formatação e uso responsável de IA em trabalhos, combinando checklists de normalização com exigência de declaração de uso [F5]. Consulte a secretaria de sua pós-graduação.

    Checklist rápido para formatação ABNT com auxílio de IA

    • Use gerenciador de referências compatível com ABNT.
    • Gere a referência com a IA, mas confirme dados originais nas fontes.
    • Aplique estilo no documento e verifique cabeçalhos, citações diretas e recuos.

    Nunca assuma que a IA gerou uma referência correta; erros em autores, páginas e edições são comuns. Verifique sempre na fonte primária.

    O papel do orientador e da instituição

    Quem faz o quê na supervisão

    Mãos trocando documento sobre mesa com laptop e caderno, simbolizando responsabilidades entre aluno e orientador
    Ilustra a divisão de responsabilidades entre estudante e orientador na supervisão do trabalho.

    O estudante é responsável pelo conteúdo final; o orientador supervisiona, valida originalidade e orienta sobre declaração de uso; a instituição define políticas e aplica procedimentos de verificação.

    Diretrizes e responsabilidades institucionais [F7][F5]

    Guias internacionais e nacionais recomendam que instituições exijam transparência, forneçam treinamento e clarifiquem sanções por má conduta [F7][F5]. A atuação coordenada reduz conflitos na banca.

    Passos práticos para a conversa com o orientador

    1. Marque uma reunião curta e mostre exatamente como pretende usar IA.
    2. Apresente modelo de declaração e plano de versionamento.
    3. Combine pontos de verificação antes da submissão final.

    Se o orientador proibir uso de IA por motivos éticos no projeto, respeite a decisão e concentre-se em técnicas tradicionais de redação; alternativa: peça autorização por escrito para uso restrito.

    Como validamos

    A orientação aqui é baseada em artigos acadêmicos sobre uso de IA em redação e integridade [F1], relatórios sobre limitações de detectores [F3], e em diretrizes institucionais brasileiras que tratam de transparência e documentação [F4][F5]. Consolidei recomendações práticas a partir desses documentos e da experiência com alunos em orientações de escrita.

    Conclusão e ação imediata

    Automatize tarefas de baixa criatividade com IA, declare sempre o auxílio, documente prompts e versões, revise manualmente e use verificadores como apoio. Ação prática agora: converse com seu orientador e inclua no preâmbulo do trabalho uma declaração de uso de IA.

    FAQ

    Preciso declarar o uso da IA em todo TCC?

    Declare sempre o escopo do uso: esboço, revisão, formatação ou análise; isso evita dúvidas na banca e protege sua autoria. Próximo passo: anexe logs quando possível e inclua a declaração no preâmbulo.

    Detectores garantem que não há plágio?

    Não; detectores ajudam a localizar coincidências, mas têm falhas e não substituem a análise humana. Próximo passo: combine o relatório automático com leitura crítica e justificativa do autor.

    Posso usar IA para analisar meus dados quantitativos?

    Use IA apenas como auxiliar na limpeza ou visualização; interpretações e decisões metodológicas devem ser suas. Próximo passo: documente qualquer suporte recebido e valide resultados com o orientador.

    Como guardar prompts e versões de forma confiável?

    Exporte históricos, salve PDFs com data, use repositórios institucionais ou sistemas de versionamento; screenshots são recurso quando histórico não é exportável. Próximo passo: centralize arquivos em um repositório com backup e data.

    Meu orientador não sabe sobre IA, o que faço?

    Traga um resumo curto das regras que pretende seguir, o modelo de declaração e proponha checkpoints. Próximo passo: ofereça material de leitura das diretrizes da instituição e uma proposta de pontos de verificação.

    Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.

    Dra. Nathalia Cavichiolli — PhD pela USP, com dois pós-doutorados; MBA em Gestão e Docência; experiência internacional na The Ohio State University (EUA); revisora de periódicos científicos pela Springer Nature, com atuação em 37+ revistas, incluindo a Nature; especialista em escrita acadêmica há 15+ anos; pioneira no uso de IA para escrita científica no Brasil; 2.800+ alunos impactados no Brasil e em 15+ países.

    Referências

    Atualizado em 24/09/2025

  • 5 erros que você comete ao usar IA na pós-graduação e como evitá-los

    5 erros que você comete ao usar IA na pós-graduação e como evitá-los

    Usar IA na pós-graduação pode agilizar tarefas, mas práticas mal registradas e confiança excessiva em respostas automatizadas podem pôr em risco sua integridade acadêmica e atrasar ou invalidar uma defesa. Especialmente ao migrar da graduação para o mestrado (primeiros 12–18 meses), erros comuns aumentam o risco de sanções ou retrabalho. Este texto entrega, em linguagem direta e com checklists práticos, como evitar os cinco erros mais comuns e como corrigir em poucas semanas as ações essenciais.

    Prova curta: diretrizes de programas e pró-reitorias já tratam a IA como apoio, nunca como substituto da autoria, e pedem transparência [F2]. O que vem a seguir: perguntas-chaves, explicações rápidas, evidências com referências e checklists práticos para cada erro.

    Usar IA sem declarar, aceitar respostas sem checar, delegar a escrita crítica, vazar dados em prompts e ignorar políticas são os cinco erros mais comuns. Declare no método, verifique fatos com fontes primárias, mantenha a autoria intelectual, proteja dados sensíveis e siga a política da sua pró-reitoria. Essas ações reduzem risco ético e reputacional.

    Perguntas que vou responder

    • Vale a pena usar IA na redação acadêmica?
    • Quando preciso declarar o uso de IA?
    • Como checar se a saída da IA é confiável?
    • Posso usar IA para escrever partes da tese?
    • Como proteger dados ao usar ferramentas públicas?
    • O que fazer se minha instituição não tem diretrizes claras?

    Não declarar o uso de IA

    Pilha de documentos e laptop em mesa de reunião, representando políticas institucionais sobre uso de IA.
    Sugere consultar e implementar políticas institucionais para uso responsável de IA na pesquisa.

    Conceito em 1 minuto: por que declarar importa

    Declarar significa registrar onde, como e com que ferramentas a IA contribuiu para o trabalho. Transparência protege você e orientadoras, evita acusações de má conduta e clarifica autoria intelectual.

    O que as instituições e estudos mostram [F2]

    Diretrizes institucionais têm recomendado documentação do uso de IA nas seções de metodologia, agradecimentos ou apêndices, tratando a ferramenta como apoio e não como coautoria [F2]. Ignorar isso já motivou debates públicos sobre políticas universitárias [F3].

    Checklist em prancheta sobre mesa de estudo com caneta e óculos, pronto para anotar declaração de uso de IA.
    Checklist visual para guiar a declaração do uso de IA na seção de metodologia.

    Checklist prático: como declarar agora

    • Seção curta em metodologia ou nota de rodapé: ferramenta, versão e papel (p. ex., rascunho, revisão de estilo).
    • Anexe prompts exemplares no apêndice quando relevante.
    • Peça ao seu orientador para validar a declaração antes da submissão.

    Em comunicações muito curtas, como resumos de evento, declarar detalhadamente pode ser impraticável; ainda assim, registre internamente o uso para a banca.

    Aceitar sem checagem respostas geradas

    Conceito em 1 minuto: o risco das “hallucinations”

    Modelos de linguagem podem produzir fatos plausíveis, porém falsos. Confiar sem verificação compromete evidência e argumentos centrais.

    O que os dados e guias apontam [F1][F5]

    Estudos e guias alertam para erros factuais e referências fictícias geradas por LLMs; por isso, a verificação com fontes primárias é mandatória antes de citar qualquer saída [F1][F5].

    Passo a passo para checagem rápida

    • Cheque cada afirmação factual em bases primárias ou artigos revisados por pares.
    • Se a IA sugerir referências, confirme título, autores e DOI na base da sua área.
    • Use ferramentas de checagem e um bloco de notas para rastrear origem das informações.

    Dica prática exclusiva: adote um fluxo de verificação 3 etapas: 1) sinalize a afirmação, 2) confirme em fonte primária, 3) registre a comprovação no apêndice. Limite: quando a pesquisa exige achados inéditos, a IA não substitui levantamento empírico.

    Mãos digitando em laptop ao lado de rascunhos anotados, ilustrando reescrita e edição crítica.
    Mostra a prática de reescrever rascunhos automatizados para preservar autoria e pensamento crítico.

    Delegar a escrita crítica da tese à IA

    Conceito em 1 minuto: onde a IA pode e onde não pode

    IA ajuda a organizar texto, gerar rascunhos e sugestões de estilo. Não pode substituir julgamento crítico, formulação de hipóteses ou interpretação de dados — competências centrais do pesquisador.

    Exemplos práticos e opinião de especialistas [F4]

    Artigos sobre escrita acadêmica relacionam o uso de IA a uma melhoria na fluidez, mas alertam para perda de competência crítica se a ferramenta fizer o trabalho intelectual principal [F4].

    Regras para usar IA como rascunho e edição

    • Use IA para gerar esboços curtos, cabeçalhos ou versões simplificadas.
    • Sempre reescreva e desenvolva argumentos com sua voz e autoridade.
    • Documente qual percentual do texto foi baseado em rascunho automatizado.

    Exemplo autoral: acompanhei uma orientanda que usou um rascunho gerado pela IA para estruturar o capítulo de revisão; ela reescreveu 80% do texto e anotou as mudanças no apêndice, o que tornou a banca confortável com a autoria. Quando não funciona: se o curso exige demonstração de redação própria como competência avaliativa, evite qualquer uso que produza conteúdo original substitutivo.

    Expor dados sensíveis em prompts

    Teclado de laptop com cadeado e tela com texto oculto, simbolizando proteção de dados sensíveis em pesquisas.
    Ilustra o risco e a necessidade de proteger dados sensíveis ao formular prompts em ferramentas públicas.

    Conceito em 1 minuto: o que é material sensível

    Dados sensíveis incluem informações identificáveis de participantes, dados confidenciais de projetos ou material protegido por acordos. Enviar esses dados a ferramentas públicas pode violar ética e leis de proteção de dados.

    O que orientações éticas indicam [F8][F2]

    Manuais de ética e documentos institucionais pedem cuidado extremo com dados pessoais e recomendam anonimização ou uso de ambientes seguros antes de inserir qualquer informação em prompts [F8][F2].

    Checklist de higiene de prompt

    • Nunca cole nomes, identificadores, entrevistas integrais ou arquivos confidenciais em ferramentas públicas.
    • Anonimize e substitua por marcadores tipo [PARTICIPANTE_A] antes de testar prompts.
    • Prefira instâncias locais ou servidores institucionalizados para processamento de dados sensíveis.

    Limite: para protótipos exploratórios sem dados reais, prompts com dados fictícios funcionam; porém, resultados não valem como evidência empírica.

    Ignorar políticas institucionais

    Conceito em 1 minuto: por que políticas importam

    Políticas definem regras de conformidade, requisitos de declaração e eventuais sanções. Ignorá-las cria risco burocrático e ético.

    O que universidades e agências estão fazendo [F2][F3]

    Pró-reitorias e agências de fomento discutem e publicam diretrizes que podem ser exigidas em editais e bancas; algumas exigem declaração explícita de uso de IA [F2][F3].

    Modelo para consultar e implementar políticas locais

    • Verifique o portal da sua pró-reitoria e o regulamento do seu programa.
    • Envie ao colegiado uma minuta simples com proposta de declaração de IA (modelo abaixo).
    • Inclua na sua ficha de registro de projeto a seção: “Uso de IA: ferramenta, versão, finalidade”.

    Modelo de frase para declaração institucional: “Parte do rascunho foi assistida por ferramenta de IA X; todas as saídas foram verificadas e adaptadas pela autora.” Contraexemplo: se sua instituição proíbe qualquer uso de IA para avaliação formativa, ajustar o uso para fins de edição de estilo pode não ser permitido; consulte a coordenação.

    Como validamos

    Reunimos diretrizes institucionais e artigos jornalísticos especializados, cruzamos orientações de pró-reitorias com estudos sobre riscos de LLMs e práticas éticas [F2][F1][F3][F8]. Priorizei documentos oficiais quando disponíveis, e selecionei recomendações práticas que você pode aplicar já na próxima versão do seu trabalho.

    Conclusão rápida e chamada à ação

    Resumo: declare, verifique, preserve a autoria, proteja dados e siga políticas. Ação prática agora: abra o rascunho da dissertação e adicione uma nota metodológica breve sobre qualquer uso de IA; consulte em seguida as diretrizes da sua pró-reitoria para modelar a declaração [F2].

    FAQ

    Preciso declarar se usei IA só para revisar gramática?

    Sim, declare mesmo usos de edição, especificando a função. Uma nota simples evita mal-entendidos na banca.

    E se a IA sugerir uma referência que não existe?

    Pare e verifique a referência em bases acadêmicas antes de citá-la. Passo acionável: crie uma planilha para rastrear origens de referências sugeridas pela IA.

    Minha orientadora não sabe muito sobre IA, como proceder?

    Apresente a ela uma versão curta da sua prática de uso e peça que revisem juntas a declaração; ofereça o rascunho do apêndice com prompts exemplares. Agende uma reunião curta para validar a nota metodológica.

    Ferramenta paga é mais segura para dados sensíveis?

    Nem sempre; verifique políticas de privacidade e processamento de dados, prefira ambientes institucionais quando a confidencialidade for exigida. Antes de usar, solicite ao TI do programa uma avaliação de risco.

    Minha universidade ainda não tem política, devo parar de usar IA?

    Não necessariamente; documente internamente o uso, verifique fontes e proponha uma política simples ao colegiado do programa. Próximo passo: elabore uma minuta de declaração e envie ao coordenador do programa.

    Referências

    Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.

    Dra. Nathalia Cavichiolli — PhD pela USP, com dois pós-doutorados; MBA em Gestão e Docência; experiência internacional na The Ohio State University (EUA); revisora de periódicos científicos pela Springer Nature, com atuação em 37+ revistas, incluindo a Nature; especialista em escrita acadêmica há 15+ anos; pioneira no uso de IA para escrita científica no Brasil; 2.800+ alunos impactados no Brasil e em 15+ países.

    Atualizado em 24/09/2025

  • Como usar IA na escrita acadêmica sem comprometer a ética

    Como usar IA na escrita acadêmica sem comprometer a ética

    Dúvidas sobre autoria, plágio e responsabilidade tiram o sono e podem levar a sanções éticas; usar IA como suporte é aceitável desde que você declare o uso, documente modelo/versão e prompts relevantes, mantenha responsabilidade humana sobre ideias e faça checagens de veracidade e originalidade antes da submissão. Essas medidas reduzem riscos de sanções éticas e preservam integridade acadêmica [F1] [F8] [F2].

    A escrita acadêmica com auxílio de inteligência artificial trouxe facilidades reais, mas também dúvidas que tiram o sono: quem responde pelo argumento, como evitar plágio involuntário e quando a ferramenta vira coautora? Este texto explica, com base em estudos e orientações institucionais, o que você deve fazer para usar IA de forma responsável e prática [F1] [F4].

    Perguntas que vou responder

    Vale a pena usar IA na redação antes do mestrado?

    Conceito em 1 minuto: assistência versus autoria

    IA pode ajudar na forma: estrutura, revisão linguística, tradução e resumo. Deve ficar claro que a ferramenta apoiou tarefas técnicas, enquanto a autoria intelectual — hipóteses, análise e interpretação continua sendo humana.

    O que a literatura e guias mostram

    Estudos e diretrizes recentes recomendam separar edição técnica de geração substancial de conteúdo, proíbem autoria atribuída a sistemas e pedem disclosure do uso, modelo e versão [F1] [F4]. Isso protege integridade e evita responsabilização indevida.

    Checklist rápido para decisões de uso

    Quando não funciona: se o periódico ou programa exige declaração de não uso de IAG, não use a ferramenta; em vez disso, peça apoio institucional em revisão linguística humana.

    Mãos anotando manuscrito impresso ao lado de laptop e notas, indicando preparação de declaração de uso de IA
    Ilustra como preparar e anexar a declaração de uso de IA em teses e manuscritos.

    Como declarar o uso de IA em manuscritos e teses?

    Conceito em 1 minuto: transparência prática

    Declarar o uso significa indicar quais etapas foram assistidas, qual ferramenta e versão, e guardar registros que comprovem o envolvimento técnico.

    Exemplo de orientação institucional

    Guias universitários já sugerem inserir uma cláusula em Metodologia ou Apêndice com: nome do modelo, versão, data, prompts-chave e trecho de output usado, além da frase que mantém a responsabilidade humana pelo conteúdo [F4].

    Passo a passo aplicável: frase de disclosure e registro

    1. Adote uma frase padrão no manuscrito.
    2. Anexe um arquivo com prompts, outputs relevantes e data.
    3. Guarde logs ou screenshots em repositório institucional.

    Limite: se o output conter dados sensíveis ou confidenciais, não inclua os prompts completos; consulte o comitê de ética e redija um resumo técnico protegido.

    Quais os riscos éticos e como mitigá-los?

    Conceito em 1 minuto: três riscos principais

    Plágio involuntário, apagamento de autoria humana e erros factuais (hallucinations) que comprometem validade; todos exigem controles humanos e técnicos.

    Pilha de artigos e lupa sobre mesa, com anotações, simbolizando análise de integridade acadêmica
    Mostra revisão e análise de estudos que abordam riscos e recomendações sobre integridade.

    O que mostram estudos sobre integridade

    Revisões apontam incidentes de atribuição indevida e recomendações para verificação factual e uso de detectores de plágio, além de formação em literacia digital para pesquisadores [F1] [F8].

    Conteúdo prático: lista de controles mínimos

    • Verificação factual manual de trechos gerados.
    • Uso de verificador de plágio antes de submissão.
    • Revisão crítica por orientador e por pares humanos.

    Cenário onde falha: confiar somente em detectores automáticos de plágio. O correto é combinar checagem humana e ferramentas técnicas; explique divergências no arquivo de revisão.

    Como criar uma política institucional eficaz?

    Conceito em 1 minuto: políticas que funcionam

    Políticas práticas definem níveis de envolvimento da IA (edição, síntese, geração) e exigem disclosure, armazenamento de registros e formação para orientadores e alunos.

    O que recomendo com base em exemplos brasileiros

    Documentos de pró-reitorias e coletivos nacionais propõem tipologias de uso e cláusulas padrão para teses e artigos; adaptar esses modelos à realidade do seu programa facilita fiscalização e conformidade [F4] [F6].

    Modelo de cláusula pronta (template rápido)

    • Indique o nível: edição linguística / síntese bibliográfica / geração de rascunho.
    • Liste a ferramenta, versão e data.
    • Declare que todos os juízos e decisões foram feitos por autores humanos.

    Limitação: políticas muito rígidas podem impedir inovação. Prefira regras que combinem segurança e capacitação, não proibições absolutas.

    Pasta de projeto com logs impressos, pen drive, laptop e caderno, mostrando organização de registros técnicos
    Exemplifica armazenamento e organização de registros de modelos, prompts e outputs para auditoria.

    Ferramentas, registros e práticas técnicas úteis

    Conceito em 1 minuto: rastreabilidade é essencial

    Guardar evidências reduz riscos e facilita auditoria. Registre modelo, prompts, outputs e data, e armazene em pasta do projeto com controle de versão.

    O que a literatura técnica recomenda

    Pesquisas técnicas sugerem documentar prompts e parâmetros, usar logs e manter backups, além de verificar licenças de conteúdo usado em prompts [F2] [F8].

    Guia prático: arquivo mínimo que você deve manter

    • Documento com nome do modelo, versão e data.
    • Lista de prompts usados para gerar trechos relevantes.
    • Outputs salvos em formato não editável e notas do autor sobre alterações.

    Quando não usar esse fluxo: em projetos com dados sensíveis; consulte ética e anonimização antes de qualquer envio para provedores externos.

    Quando evitar IA: cenários e alternativas

    Conceito em 1 minuto: nem tudo é automatizável

    Em investigações que exigem originalidade metodológica ou dados sensíveis, IA pode introduzir riscos inaceitáveis.

    Duas pessoas discutindo exemplo prático sobre laptop e anotações, em orientação colaborativa
    Ilustra aplicação prática com orientação e revisão conjunta.

    Evidência e exemplo prático

    Em áreas clínicas ou com dados pessoais, a responsabilidade e a proteção são maiores; guidelines de simulação clínica e saúde indicam cautela e revisão humana rigorosa [F3].

    Alternativas práticas

    • Use revisores humanos especializados.
    • Contrate apoio institucional de redação acadêmica.
    • Empregue IA apenas para revisão de linguagem com logs controlados.

    Contraexemplo: usar IA para gerar o desenho metodológico. Em vez disso, mantenha elaboração metodológica com orientador e documente todas as decisões.

    Exemplo autoral (curto)

    Durante uma orientação, uma aluna usou IA para revisar texto em inglês e incluiu no apêndice a versão do modelo e os prompts. Quando um revisor questionou similaridade textual, os registros mostraram edição linguística, evitando mal-entendido e acelerando a aceitação. Essa experiência mostra que transparência salva tempo e reputação.

    Como validamos

    Revisamos literatura científica e documentos institucionais publicados entre 2024 e 2025, cruzando orientações práticas com revisões sistemáticas e guias de pró-reitorias brasileiras. Priorizamos fontes que tratam diretamente de integridade acadêmica e disclosure para gerar recomendações aplicáveis a programas de mestrado e orientadores [F1] [F4] [F8].

    Conclusão, resumo e próximo passo

    A regra prática de 3 passos: trate IA como ferramenta técnica, não como coautora; declare uso, documente modelo/versão/prompts, e faça checagens factuais e de originalidade. Ação imediata: adote a cláusula de disclosure acima no seu projeto e salve um arquivo com prompts e outputs. Recurso institucional sugerido: consulte a pró-reitoria de pós-graduação da sua universidade para adaptar a política local [F4].

    FAQ

    Preciso declarar pequeno uso, como correção gramatical?

    Tese direta: Declare mesmo usos pequenos quando a política institucional ou do periódico exigir. Para correções estritamente linguísticas, um apêndice curto com a ferramenta e versão costuma ser suficiente. Próximo passo: Inclua um apêndice curto que registre a ferramenta e a versão usada.

    Posso colocar a IA como coautora?

    Tese direta: Ferramentas não atendem critérios de autoria acadêmica. Declare uso e mantenha responsabilidade humana sobre ideias e conclusões. Próximo passo: Não atribua autoria à IA; mantenha uma declaração de responsabilidade no manuscrito.

    Como registrar prompts sem expor dados sensíveis?

    Tese direta: Proteja dados sensíveis ao registrar prompts. Redija um resumo técnico dos prompts e salve detalhes em ambiente protegido, consultando o comitê de ética se necessário. Próximo passo: Salve apenas resumos técnicos acessíveis e registre os detalhes em repositório restrito.

    Ferramentas de detecção de IA substituem revisão humana?

    Tese direta: Não substituem revisão humana. Combine detectores automatizados com revisão crítica por orientadores e pares para reduzir falsos positivos e lacunas. Próximo passo: Aplique detecção automatizada e solicite revisão humana complementar antes da submissão.

    Como convencer meu orientador a permitir uso controlado de IA?

    Tese direta: Transparência e registros são a base para obter autorização. Apresente a cláusula de disclosure, explique os registros que você manterá e proponha revisão conjunta dos trechos gerados. Próximo passo: Proponha uma revisão conjunta e entregue o anexo com prompts e outputs ao orientador.

    Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.

    Dra. Nathalia Cavichiolli — PhD pela USP, com dois pós-doutorados; MBA em Gestão e Docência; experiência internacional na The Ohio State University (EUA); revisora de periódicos científicos pela Springer Nature, com atuação em 37+ revistas, incluindo a Nature; especialista em escrita acadêmica há 15+ anos; pioneira no uso de IA para escrita científica no Brasil; 2.800+ alunos impactados no Brasil e em 15+ países.

    Referências

    Atualizado em 24/09/2025

  • Como usar IA em revisões técnicas e ganhar até 30 dias úteis

    Como usar IA em revisões técnicas e ganhar até 30 dias úteis

    Autoria perde semanas em ajustes manuais após pareceres, com risco real de prorrogação de prazos e perda de oportunidades de financiamento. Este texto mostra, em passos práticos e supervisionados, como delegar tarefas operacionais à IA sem transferir responsabilidade intelectual. Ao seguir um fluxo de 48 h–14 dias e regras de validação humana, é possível reduzir até 30 dias úteis no ciclo entre parecer e ressubmissão.

    A revisão técnica de um manuscrito envolve correção gramatical e de estilo, adequação a normas de formatação e referências, verificação de consistência em tabelas e figuras e preparação de respostas ponto a ponto aos pareceres. Quando usada como apoio, a IA automatiza tarefas repetitivas sem substituir a responsabilidade intelectual dos autores.

    Problema: autores perdem semanas em ajustes manuais após receber pareceres. Propósito: aprender passos práticos para reduzir esse tempo, mantendo supervisão humana e conformidade com políticas. Prova: diretrizes nacionais e estudos sobre integridade e fomento sustentam práticas responsáveis [F1][F2].

    Usar IA de forma direcionada e supervisionada acelera tarefas operacionais de revisão, como padronizar referências e gerar rascunhos da carta de resposta, permitindo reduzir ciclos de autoria e aproximar um ganho de até 30 dias na janela entre parecer e ressubmissão.

    Perguntas que vou responder

    Vale a pena usar IA em revisão técnica?

    Conceito em 1 minuto

    IA em revisão técnica significa usar modelos de linguagem e ferramentas de checagem para automatizar tarefas repetitivas: correção de linguagem, padronização de referências, verificação de layout e rascunho de respostas aos revisores. Isso não transfere autoria nem a responsabilidade final.

    O que os estudos e diretrizes mostram [F4]

    Pesquisas sobre integridade e uso de ferramentas automatizadas recomendam transparência e supervisão humana para minimizar vieses e erros que modelos podem introduzir [F4]. Relatórios de agências de fomento também orientam políticas institucionais para uso responsável [F1].

    Checklist rápido para decidir agora

    • Identifique tarefas repetitivas no seu processo de revisão.
    • Verifique a política do periódico antes de qualquer uso de IA.
    • Liste entradas sensíveis que não devem ser enviadas a ferramentas públicas.
    • Sinal de alerta — se o parecer requer mudanças conceituais, priorize revisão humana e reuniões com coautores.

    Quais tarefas delegar à IA e quais manter humanas?

    Checklist em prancheta sobre mesa, caneta ao lado e papéis, simbolizando tarefas delegadas

    Checklist visual para decidir quais tarefas delegar à IA e quais manter humanas.

    Conceito em 1 minuto

    Delegue à IA tarefas operacionais e repetitivas; mantenha humanos na validação científica, decisões interpretativas e revisão final de integridade.

    A evidência prática e orientações [F2][F6]

    Diretrizes institucionais sugerem usar IA para linguagem, estilo e formatação, e lembram que autorias não podem listar ferramentas como autores — cuidados alinhados às recomendações de comitês de publicação [F2][F6].

    Passo a passo aplicável

    • Faça um inventário de tarefas por item do parecer.
    • Marque como ‘IA adequada’ tarefas como: revisão de linguagem, padronização de referências, criação de rascunho da carta de respostas e checagem de consistência de tabelas.
    • Para cada saída da IA, exija uma revisão humana final e registre alterações.
    • Sinal de alerta — não use IA para validar análises estatísticas sem revisão especialista; envolva orientador ou estatístico quando houver dúvida.

    Como montar um fluxo 48 h–14 dias para responder a pareceres

    Conceito em 1 minuto

    Um fluxo temporal reduz ciclos: resumo rápido, rascunho assistido por IA e revisão humana final antes da reenvio.

    Mãos sobre laptop e calendário, indicando planejamento de prazos e ganho de tempo em revisão

    Mostra planejamento colaborativo para aplicar o fluxo 48 h–14 dias e reduzir ciclos.

    Exemplo real de aplicação e ganho de tempo [F8]

    Publicações sobre processos editoriais mostram que automação de tarefas de formatação e geração de respostas pode encurtar o trabalho dos autores, embora o tempo editorial externo não mude [F8]. No Brasil, guias editoriais reforçam fluxos ágeis com checkpoints institucionais [F7].

    Fluxo recomendado, etapa a etapa

    • 0–48 h: gerar resumo automatizado dos comentários e priorizar por impacto.
    • 3–7 dias: usar IA para rascunhar respostas ponto a ponto, padronizar referências e corrigir linguagem.
    • 1–3 dias: revisão humana final, ajustes de figuras/tabelas e submissão.

    Exemplo autoral: com 12 comentários, a equipe concentrou tarefas em 7 dias úteis para versão pronta, em vez de espalhar correções por semanas.

    Quais são os riscos e como mitigá-los?

    Conceito em 1 minuto

    Riscos incluem vazamento de dados, alteração indevida de significado e viés gerado pela IA; mitigação passa por políticas, controle de acesso e revisão humana.

    O que as diretrizes públicas recomendam [F3][F1]

    Guias institucionais brasileiros destacam a necessidade de políticas claras, registros do que foi automatizado e proteção de dados sensíveis. Relatórios de fomento pedem transparência e supervisão contínua [F3][F1].

    Documentos com trechos riscados ao lado de um laptop, representando anonimização e proteção de dados

    Ilustra práticas de mitigação como anonimização e controle de acesso a dados sensíveis.

    Plano de mitigação prático

    • Não copie dados confidenciais para ferramentas públicas.
    • Use instâncias fechadas ou serviços institucionais quando possível.
    • Documente em um arquivo quais trechos foram gerados ou editados com IA.
    • Nunca liste IA como autor; declare uso se o periódico exigir e registre o motivo de qualquer reversão.

    Quem assume responsabilidade e como documentar o uso de IA?

    Conceito em 1 minuto

    O autor correspondente mantém a responsabilidade final, com coautores validando conteúdo; serviços institucionais e editores definem políticas e verificações.

    Políticas de autoria e integridade [F6]

    Comitês internacionais indicam que ferramentas de IA não cumprem critérios de autoria e que o uso deve ser transparente quando necessário [F6]. Instituições brasileiras orientam núcleos de apoio a orientar pesquisadores [F2].

    Modelo de declaração e registro rápido

    • Modelo curto para carta de submissão: “Algumas etapas de preparação e formatação deste manuscrito utilizaram ferramentas automatizadas; todas as saídas foram verificadas e validadas pelos autores.”
    • Mantenha um log interno com: data, trecho automatizado, ferramenta usada e nome do revisor humano.
    • Sinal de alerta — não use o registro como substituto de documentação ética quando o periódico exigir mais detalhes.

    Onde implantar suporte institucional e quais políticas seguir?

    Conceito em 1 minuto

    Suporte eficiente vem de pró-reitorias, núcleos de apoio à pesquisa e serviços de edição; políticas locais regulam uso e disponibilizam ferramentas seguras.

    Experiências institucionais brasileiras [F2][F3]

    Várias universidades brasileiras publicaram diretrizes para uso de IA na pesquisa e no apoio à escrita, recomendando ambientes controlados para processar textos e metadados [F2][F3].

    Quadro branco com fluxograma e mãos apontando, representando estruturação de políticas institucionais

    Mostra a construção de procedimentos e treinamentos para implantar suporte institucional.

    Passos para estruturação institucional

    • Mapear políticas do periódico e da instituição antes de usar IA.
    • Oferecer treinamentos rápidos para orientadores e revisores profissionais.
    • Disponibilizar ferramentas licenciadas pela universidade ou contratos com provedores.
    • Sinal de alerta — quando não houver recursos para plataformas fechadas, políticas claras e logs são medidas eficazes.

    Como validamos

    Sintetizamos diretrizes institucionais e estudos sobre integridade e automação editorial, priorizando orientações de agências e periódicos. Cruzamos documentos nacionais com literatura sobre publicação responsável para formular passos práticos e fluxos temporais.

    Limitação: os ganhos de tempo dependem do contexto editorial e da disciplina; a IA acelera a etapa do autor, não controla prazos externos.

    Conclusão rápida e ação prática

    Resumo: o uso responsável de IA em tarefas operacionais de revisão técnica, sempre com supervisão humana e registro, pode reduzir semanas no ciclo de ressubmissão. Ação prática agora: verifique a política do periódico, escolha uma tarefa pequena para automatizar esta semana e registre o fluxo em um log compartilhado.

    FAQ

    Preciso declarar o uso de IA ao submeter?

    Resposta direta: verifique a política do periódico e declare quando exigido.

    Mantenha um log interno com trechos automatizados e quem validou para facilitar a declaração junto ao periódico.

    Posso enviar dados brutos para ferramentas públicas?

    Resposta direta: não envie dados sensíveis ou não anonimizados para ferramentas públicas.

    Próximo passo: anonimize os dados ou use instâncias institucionais antes de processar informações sensíveis.

    A IA pode escrever respostas técnicas aos revisores sozinha?

    Resposta direta: a IA pode gerar rascunhos úteis, mas não substitui a revisão técnica humana.

    Próxima ação: valide cada ponto com coautores ou especialista antes de submeter a resposta final.

    Quanto tempo realmente ganho com IA?

    Resposta direta: depende do volume de tarefas operacionais e da rapidez da revisão humana; muitos relatos indicam redução de semanas na etapa do autor.

    Próxima ação: meça o tempo do seu fluxo piloto em 1 submissão para estimar ganhos na sua área.

    Ferramentas gratuitas servem?

    Resposta direta: servem para rascunhos, mas exigem cuidado com privacidade.

    Próximo passo: priorize soluções institucionais quando disponíveis e registre ferramentas usadas.

    Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.

    Dra. Nathalia Cavichiolli — PhD pela USP, com dois pós-doutorados; MBA em Gestão e Docência; experiência internacional na The Ohio State University (EUA); revisora de periódicos científicos pela Springer Nature, com atuação em 37+ revistas, incluindo a Nature; especialista em escrita acadêmica há 15+ anos; pioneira no uso de IA para escrita científica no Brasil; 2.800+ alunos impactados no Brasil e em 15+ países.

    Referências

  • 4 formas simples e éticas de usar IA para revisão textual

    4 formas simples e éticas de usar IA para revisão textual

    Você sente pressão para submeter um trabalho bem escrito, mas tem pouco tempo e medo de que o uso de inteligência artificial comprometa a autoria. Neste texto você vai aprender práticas concretas para usar IA como apoio na revisão, sem substituir sua voz nem perder crédito acadêmico.

    Prova: diretrizes e estudos recentes apontam que ferramentas automatizadas ajudam na forma e clareza, desde que haja supervisão humana e transparência [F2][F1]. O que vem a seguir: perguntas respondidas, quatro formas práticas, exemplos de fluxo, ferramentas e um checklist para aplicar hoje.

    A IA pode acelerar correções formais, sugerir melhorias de estilo, padronizar referências e identificar inconsistências, desde que o autor revise cada sugestão e declare o uso quando exigido. Use as dicas abaixo para aplicar imediatamente e com segurança.

    Perguntas que vou responder

    1) Correção gramatical e ortográfica automatizada

    Conceito em 1 minuto: quando usar e quando não usar

    Corretores automáticos corrigem ortografia, concordância e pontuação. Use-os para eliminar erros formais que distraem o leitor, não para reescrever argumentos ou fórmulas teóricas. Sempre valide alterações que mudem sentido.

    O que os estudos mostram [F2]

    Pesquisas sobre ferramentas de apoio indicam redução de erros formais e aceleração do ciclo de revisão, com ganho de tempo para tarefas analíticas [F2]. Em paralelo, guias nacionais alertam para a necessidade de transparência no uso dessas ferramentas [F1].

    Checklist prático para aplicar agora

    • Configure a ferramenta para não reescrever parágrafos automaticamente.
    • Aplique checagem ortográfica + revisão manual de cada sugestão.
    • Registre alterações significativas em um documento de controle.

    Contraexemplo: confiar cegamente no corretor em textos com jargão técnico. O que fazer: peça revisão de especialista ou orientador antes da submissão.

    2) Ajuste de legibilidade e estilo, sem apagar sua voz

    Mãos comparando duas páginas impressas sobre mesa, revisão de estilo e legibilidade
    Ilustra a comparação entre versões para avaliar sugestões de legibilidade antes de aceitar mudanças.

    O que é e onde costuma falhar

    Ferramentas sugerem paráfrases e frases mais claras. Isso funciona bem para fluxo e concisão, mas pode suavizar nuances teóricas ou remover termos técnicos essenciais. Seja seletiva ao aceitar mudanças.

    Exemplo real e apoio de diretrizes [F2]

    Estudos mostram que sugestões de legibilidade aumentam clareza, especialmente em seções de métodos e resultados, mas exigem revisão humana para preservar precisão conceitual [F2]. Em políticas institucionais brasileiras, recomenda-se documentar essas alterações [F6].

    Passo a passo para aplicar sem perder autoria

    1. Gere sugestões de reescrita em modo comentários.
    2. Compare versão original e sugerida em coluna paralela.
    3. Aceite só as mudanças que não alteram conteúdo conceitual; anote justificativa.

    Limite: não use para criar hipóteses ou resultados. Se precisar de reescrita conceitual, envolva orientador.

    3) Padronização de citações e formatação

    Por que isso importa em 60 segundos

    Erros em referências e formatação atrasam submissões e podem violar normas dos periódicos. Ferramentas que normalizam citações economizam tempo, mas a responsabilidade final é do autor.

    O que os guias recomendam [F5][F1]

    Diretrizes editoriais e políticas institucionais pedem checagem de formato e precisão das referências, além de indicar quando declarar o uso de ferramentas automatizadas na preparação do manuscrito [F5][F1].

    Prancheta com checklist ao lado de páginas de referências e óculos, controle de formatação
    Mostra o uso de checklist para verificar formatos e precisão das referências antes da submissão.

    Checklist rápido para referências e formato

    • Exporte referências a partir do gerenciador e valide cada entrada.
    • Use a ferramenta para uniformizar estilo, depois verifique DOI, autores e páginas.
    • Salve um arquivo com histórico de alterações (prova de revisão).

    Contraexemplo: aceitar correções automáticas sem conferir fonte. Se encontrar divergência, volte à base original e corrija manualmente.

    4) Triagem de inconsistências factuais e coerência textual

    O que é essa triagem e quando funciona

    Ferramentas podem apontar frases contraditórias, citações mal atribuídas ou dados fora de contexto. Elas ajudam a localizar problemas, mas não substituem checagem de fontes e validação por especialistas.

    Evidências e recomendações institucionais [F2][F6]

    Relatórios e pesquisas destacam que verificadores automatizados detectam padrões de inconsistência, porém recomendam verificação manual e políticas de governança para uso responsável em ambientes acadêmicos [F2][F6].

    Fluxo prático para checagem de coerência

    • Rode a triagem automática e gere relatório de inconsistências.
    • Priorize itens críticos: discrepância em dados, citações trocadas, afirmações sem fonte.
    • Corrija e documente a justificação de cada ajuste.

    Limitação: não conte com detectores para avaliar validade empírica. Se houver dúvida, repita a checagem com orientador e reavalie a evidência.

    Como aplicar as quatro formas em 4 passos essenciais

    O plano em poucas linhas

    1. Limite o escopo da IA a tarefas formais.
    2. Revise manualmente todas as sugestões.
    3. Documente alterações significativas.
    4. Declare o uso quando a política exigir.

    O que a pesquisa prática indica [F2][F1]

    Mãos apontando para laptop e anotações em reunião, revisão colaborativa com supervisão humana
    Representa a combinação de automação e supervisão humana recomendada por estudos práticos.

    Estudos e diretrizes apontam que fluxos que combinam automatização com supervisão humana reduzem riscos éticos e melhoram qualidade sem ameaçar integridade acadêmica [F2][F1].

    Template de registro rápido (use já)

    • Nome do arquivo: controle_revisao_NomeAutor.docx
    • Coluna A: trecho original
    • Coluna B: sugestão da IA
    • Coluna C: decisão do autor e justificativa
    • Data e assinatura do autor

    Contraexemplo: não registrar nada. Se não houver registro, explique mudanças na carta de submissão ou em nota metodológica.

    Ferramentas, privacidade e governança institucional

    O que checar antes de usar qualquer ferramenta

    Verifique termos de serviço, opção de processamento local e políticas de retenção de dados. Prefira ferramentas que ofereçam versão offline ou exportação local do texto.

    Práticas institucionais brasileiras e recomendações [F6][F1]

    Centros universitários e periódicos no Brasil publicaram orientações que incentivam governança, transparência e mecanismos de proteção à confidencialidade de manuscritos [F6][F1]. Use essas fontes para alinhar seu fluxo às normas da sua instituição.

    Passos imediatos para proteger seu manuscrito

    • Leia a política de privacidade da ferramenta.
    • Evite colar manuscrito inteiro em ferramentas públicas sem opção privada.
    • Prefira soluções locais ou com cláusula clara de não retenção.

    Limitação: algumas ferramentas comerciais não oferecem processamento local. Se necessário, use versões de teste com trechos e valide localmente.

    Caneta vermelha marcando páginas com anotações sobre mesa, revisão final antes da submissão
    Enfatiza a revisão final e a identificação de erros para evitar problemas éticos na submissão.

    Erros comuns e como evitá-los

    O que costuma dar errado na prática: confiar cegamente em sugestões, não registrar alterações, não checar políticas do periódico, ou usar IA para gerar conteúdo novo sem declaração.

    O que costuma dar errado na prática

    Confiar cegamente em sugestões, não registrar alterações, não checar políticas do periódico, ou usar IA para gerar conteúdo novo sem declaração.

    O que pesquisas e guias apontam [F2][F5]

    Relatórios alertam que essas práticas elevam risco de plágio oculto, apagamento de autoria e vieses não detectados. Governança e declaração mitigam impacto ético [F2][F5].

    Pequeno protocolo de autocuidado antes da submissão

    • Faça uma última leitura focada em voz e argumentos.
    • Peça ao orientador revisar frases-chave.
    • Inclua nota de uso de IA se a política exigir.

    Contraexemplo: assumir que declaração não é necessária. Se a política for ambígua, pergunte ao editor ou à secretaria de pós.

    Exemplo autoral: aplicação em uma seção de discussão

    Eu usei checador gramatical e ferramenta de legibilidade para um rascunho de discussão: gerei sugestões, comparei versão original e sugerida em paralelo, aceitei apenas ajustes de clareza e registrei três mudanças conceituais que discuti com a orientadora antes de aceitar. Resultado: submissão mais clara e sem perda de propriedade intelectual.

    Como validamos

    Baseamos recomendações em literatura revisada e em diretrizes nacionais e institucionais publicadas entre dezembro de 2024 e outubro de 2025. Priorizamos estudos empíricos sobre ferramentas de revisão e guias de políticas brasileiras, além de testes práticos de fluxo e templates aplicáveis em ambientes de pós-graduação.

    Conclusão rápida e ação recomendada

    Resumo: use IA para correções formais, legibilidade, padronização de referências e triagem de inconsistências, sempre com supervisão humana, registro de alterações e declaração quando exigida. Ação prática: hoje, crie o arquivo “controle_revisao_NomeAutor” e registre as três primeiras sugestões da IA que você aceitar.

    Recurso institucional recomendado: consulte a política do seu programa de pós-graduação ou do periódico alvo antes da submissão.

    FAQ

    Preciso declarar o uso de IA na submissão?

    Depende da política do periódico ou universidade. Se houver exigência, declare; se estiver em dúvida, consulte o editor ou secretaria. Próximo passo: mantenha registro de alterações para provar supervisão humana.

    Posso usar IA para reescrever minhas ideias?

    Evite. Use IA apenas para forma e clareza. Se usar para reescrita substantiva, discuta com seu orientador e declare o uso. Passo acionável: sempre salve a versão original antes de aplicar sugestões.

    Ferramenta gratuita é perigosa para manuscrito?

    Pode ser, se os termos permitirem retenção de dados. Confira a política e prefira processamento local ou exportação imediata. Ação imediata: use trechos em vez do manuscrito inteiro se não houver opção privada.

    Como provar que revisei as sugestões da IA?

    Mantenha um documento com trecho original, sugestão da IA, decisão e justificativa. Isso funciona como trilha de auditoria simples. Próximo passo: salve cópia datada do arquivo de controle.

    E se a IA sugerir uma citação que eu não verifiquei?

    Não aceite sem checar a fonte original. Ferramentas podem apontar referências erradas. Ação: confirme DOI e autor na base de dados acadêmica.

    Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.

    Dra. Nathalia Cavichiolli — PhD pela USP, com dois pós-doutorados; MBA em Gestão e Docência; experiência internacional na The Ohio State University (EUA); revisora de periódicos científicos pela Springer Nature, com atuação em 37+ revistas, incluindo a Nature; especialista em escrita acadêmica há 15+ anos; pioneira no uso de IA para escrita científica no Brasil; 2.800+ alunos impactados no Brasil e em 15+ países.

    Referências

  • Como usar IA na escrita científica sem plágio e com confiança

    Como usar IA na escrita científica sem plágio e com confiança

    Você está prestes a entrar no mestrado e sente que a IA pode ser uma ajuda — mas teme consequências para sua integridade acadêmica; isso pode levar a rejeição, questionamento de autoria ou problemas de avaliação. Este texto explica práticas para declarar o uso, revisar o que a IA gera e evitar plágio, e oferece um roteiro prático com exemplos e modelos para que você entregue trabalho confiável e verificável em 72 horas a 12–18 meses de tramitação acadêmica.

    Prova: diretrizes recentes de universidades e consórcios no Brasil definem uso permitido com supervisão humana [F2] [F1]. Preview: perguntas-chave, passo a passo prático, exemplos e modelos de declaração.

    A IA pode acelerar rascunhos, reformular frases e sugerir estruturas, desde que você documente o prompt, verifique referências e declare o uso. Use a ferramenta como assistente, não como autora, mantenha revisão humana e registre versões para evidenciar responsabilidade intelectual.

    Perguntas que vou responder

    Vale a pena usar IA no pré-projeto e no manuscrito?

    Conceito em 1 minuto

    IA generativa ajuda em tarefas de redação: rascunho, reformulação, revisão gramatical e sumarização. Existem níveis de uso: edição frase a frase, geração de blocos textuais e automação de metadados; cada nível exige revisão humana distinta [F2].

    O que as políticas e guias mostram [F2]

    Diretrizes institucionais brasileiras autorizam uso como ferramenta, desde que não seja listada como autora e o uso seja declarado. Isso reduz risco reputacional, mas realça a necessidade de validação humana [F1] [F2].

    Checklist rápido para decidir usar IA

    • Identifique tarefa: reformulação, esboço, revisão ou metadados.
    • Avalie risco: contém citações, dados originais ou análise crítica?
    • Se houver citações/dados, planeje verificação manual e registro de versões.

    Quando isso não funciona: não delegue a IA a redação da seção de resultados ou à interpretação teórica. Em substituição, use IA apenas para rascunhar frases e depois reelabore pessoalmente.

    Como evitar plágio e problemas de citação?

    Pesquisador conferindo artigos impressos, caderno e anotações para verificar referências e evitar plágio.

    Mostra a verificação manual de fontes e a checagem de citações como etapa essencial do processo.

    Entenda o risco em 1 minuto

    Plágio pode ser intencional ou não intencional. IAs podem reproduzir frases comuns ou combinar trechos existentes; detectar similaridade é responsabilidade do autor.

    O que os guias e experiências práticas mostram [F6] [F4]

    Relatórios institucionais recomendam documentação do prompt, versão da ferramenta e histórico de edição. Ferramentas de detecção ajudam, mas não substituem verificação de referência manual [F6] [F4].

    Passo a passo para checar originalidade

    1. Documente prompt e versão da ferramenta em um arquivo de logs.
    2. Use uma ferramenta de similaridade institucional.
    3. Verifique cada referência citada pela IA, recupere a fonte original e confirme páginas ou DOI.

    Quando isso não funciona: se a IA trouxer citações sem fonte verificável, descarte-as e recupere a referência original manualmente.

    Como declarar o uso de IA na submissão e na tese?

    O que declarar em 1 minuto

    Declare o papel da IA na seção de metodologia, agradecimentos ou nota de autoria, conforme a política do periódico ou da instituição.

    Exemplos de políticas e modelos [F1] [F2]

    Documentos institucionais e checklist sobre políticas de uso de IA dispostos sobre uma mesa.

    Representa modelos e políticas institucionais que orientam a declaração e o uso responsável da IA.

    Universidades e revistas brasileiras já publicaram modelos de declaração e orientações sobre submissão. Esses documentos indicam onde inserir a declaração e que detalhes são esperados [F1] [F2].

    Modelo prático de declaração (use como base)

    Texto-tipo para metodologia: “Ferramenta de IA (nome, versão) foi utilizada para reformulação de trechos e geração de rascunhos; todas as versões foram revisadas e validadas por [seu nome].”

    Quando isso não funciona: se a revista tem política específica que exige linguagem diferente, adapte o texto seguindo o guia dela e registre comprovação da adequação.

    Qual o papel do orientador e da banca?

    Papel em 1 minuto

    Orientadores orientam limites de delegação, revisam conteúdo crítico e garantem que o estudante compreenda e valide todo o material gerado.

    O que práticas institucionais recomendam [F2] [F6]

    Recomenda-se que departamentos definam regras locais sobre o que pode ser delegado à IA, ofereçam treinamentos e mantenham infraestrutura para registro de uso [F2] [F6].

    Roteiro de conversa com seu orientador

    • Leve um rascunho com anotações: indique o que foi gerado por IA e o que foi editado.
    • Pergunte sobre limites para capítulos e prepropostas.
    • Combine registro de versões e checkpoints de revisão.

    Quando isso não funciona: se o orientador se opõe ao uso de IA, negocie pequenas permissões controladas, por exemplo, revisão gramatical apenas, e mostre logs de uso.

    Quais ferramentas e rotina prática adotar?

    Estação de trabalho com laptop, caderno e anotações mostrando fluxo de trabalho e registro de versões.

    Sugere uma rotina prática: documentar prompts, salvar versões e combinar checagem de similaridade.

    Ferramenta e fluxo em 1 minuto

    Combine um editor com histórico (por exemplo, versão local), gerador de texto e detector de similaridade institucional. Nunca aceite referências sugeridas sem checar fonte.

    O que testes e guias indicam [F4] [F6]

    Ferramentas de detecção identificam similaridade, mas recomendações de capacitação institucional são essenciais para reduzir riscos operacionais [F4] [F6].

    Tabela rápida de rotina em 5 passos

    1. Crie rascunho inicial com prompts documentados.
    2. Rode checagem de similaridade.
    3. Verifique referências manualmente.
    4. Revise conteúdo crítico com orientador.
    5. Registre versão final e inclua declaração.

    Quando isso não funciona: se não houver acesso a ferramentas institucionais, use versões locais e salvamento incremental, e peça à biblioteca apoio para verificação.

    Em que situações a IA não é recomendada?

    Limite em 1 minuto

    Evite IA em decisões metodológicas finais, análise de dados sem validação estatística e redação de interpretações originais.

    O que as evidências indicam [F3]

    Mãos apontando para gráficos em papéis e tela, simbolizando análise crítica de evidências sobre IA.

    Ilustra a avaliação crítica das limitações e evidências atuais sobre o impacto da IA na pesquisa.

    A literatura recente mostra predominância de diretrizes e escassez de estudos longitudinais sobre impactos da IAG na qualidade científica, por isso prudência é recomendada.

    Regras práticas para saber quando parar

    • Não use IA para gerar hipóteses centrais.
    • Não confie em referências sem checar.
    • Use IA para polir linguagem, não para construir argumentos originais.

    Quando isso não funciona: se seu estudo exige originalidade conceitual, priorize escrita e revisão humana e trate a IA apenas como apoio estilístico.

    Exemplo autoral: reescrever um resumo para pré-projeto

    Condição: estudante com 48 horas até submeter pré-proposta. Ação: pediu ao sistema uma versão mais clara do objetivo, documentou prompt e revisão. Resultado: texto reescrito em 20 minutos, todas as referências checadas manualmente e declaração incluída na submissão. Aprendizado: economia de tempo sem perda de responsabilidade.

    Como validamos

    Consultamos diretrizes e cartilhas institucionais brasileiras e exemplos de políticas editoriais para construir recomendações práticas [F2] [F1] [F6]. Também consideramos reportagens e análises de especialistas que discutem limitações de evidência empírica recente [F3] [F4]. Em campo, a validação veio de comparação entre modelos de declaração sugeridos por universidades e práticas recomendadas em manuais.

    Conclusão rápida e chamada à ação

    Resumo: use IA como assistente; documente prompts, verifique referências manualmente e declare o uso conforme a política da sua instituição. Ação prática: antes de submeter qualquer texto, rode a checagem de similaridade institucional e registre um log com prompt, versão da ferramenta e alterações.

    Recurso institucional recomendado: consulte a cartilha da sua pró‑reitoria ou biblioteca.

    FAQ

    Preciso declarar o uso de IA na minha proposta de mestrado?

    Sim; declare o papel da ferramenta e mantenha logs para evitar mal‑entendidos na avaliação. Inclua a declaração na metodologia como prova de supervisão humana.

    A checagem antiplágio detecta texto gerado por IA?

    Não necessariamente; ferramentas de similaridade detectam sobreposição com textos existentes, não autoria. Próximo passo: sempre verifique manualmente citações e fontes e gere registro de verificação.

    Posso usar IA para escrever o capítulo de discussão?

    Não é recomendável; discussões exigem interpretação original. Use IA apenas para esboços e, em seguida, reescreva com sua voz crítica antes da submissão.

    O que anotar no log de uso da IA?

    Documente prompt, data, versão da ferramenta e as alterações que você fez no texto gerado para evidenciar supervisão humana. Próximo passo: mantenha esse log junto com a versão final do documento.

    E se meu orientador proibir IA?

    Negocie um uso limitado e transparente, por exemplo revisão gramatical apenas, e mostre registros de uso para construir confiança. Se necessário, proponha um teste controlado com logs para demonstrar segurança.

    Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.

    Dra. Nathalia Cavichiolli — PhD pela USP, com dois pós-doutorados; MBA em Gestão e Docência; experiência internacional na The Ohio State University (EUA); revisora de periódicos científicos pela Springer Nature, com atuação em 37+ revistas, incluindo a Nature; especialista em escrita acadêmica há 15+ anos; pioneira no uso de IA para escrita científica no Brasil; 2.800+ alunos impactados no Brasil e em 15+ países.

    Atualizado em 24/09/2025

    Referências

  • Como usar o ChatGPT como assistente ético em 30 dias

    Como usar o ChatGPT como assistente ético em 30 dias

    Você sente pressão para produzir textos mais rápidos, claros e rigorosos; erros do assistente, referências inventadas e dependência podem comprometer sua integridade acadêmica, causar atrasos em prazos ou problemas em submissões e bancas. Em 30 dias é possível transformar o ChatGPT em um editor-consultor seguro: documentar o uso, checar fontes primárias e integrar o fluxo com seu orientador. Seguindo uma regra prática de 3 passos e checklists aplicáveis ao mestrado ou à graduação, você reduz riscos e melhora a qualidade das entregas em semanas.

    As seções seguintes apresentam o que fazer, um modelo de declaração, checklists e um exemplo autoral de prompt e revisão; as recomendações seguem diretrizes institucionais brasileiras e guias universitários, com exemplos aplicáveis ao seu dia a dia [F2] [F4].

    Use o assistente como ferramenta de suporte: escolha tarefas claras, documente prompts e respostas, verifique toda referência com fonte primária e não declare o modelo como autor. Essas ações reduzem riscos de plágio, hallucination e problemas reputacionais em submissões e bancas.

    Perguntas que vou responder

    Quando usar o ChatGPT na pesquisa e quando evitar

    Explicação rápida

    O ChatGPT é útil para brainstorming, organização de argumentos, reescrita de estilo e sumarização; evite delegar a produção de resultados inéditos, análises de dados brutos ou decisões interpretativas finais. Trate-o como um consultor, nunca como responsável pela validade científica.

    O que as diretrizes e estudos mostram [F2] [F4]

    Guias de universidades brasileiras recomendam funções claras: edição de linguagem, esboço de estrutura e revisão de fluxo lógico, com obrigação de declaração e verificação humana. Debates recentes mostram ganhos em produtividade, mas também alertam para riscos reputacionais e forjamento de referências quando não há auditoria [F2] [F4].

    Checklist rápido para decidir uso

    Prancheta com checklist e caneta sobre mesa, sugerindo critérios para decidir quando usar o ChatGPT.

    Checklist prático para ajudar na decisão sobre tarefas adequadas ao uso do ChatGPT.

    • Pergunte: isto exige validação empírica? Se sim, não delegue.
    • Use para: títulos, resumos, reorganizar parágrafos, perguntas de pesquisa.
    • Evite para: resultados, modelos estatísticos sem revisão, dados sensíveis.
    • Contraprova: sempre peça ao modelo para indicar incertezas e possíveis lacunas.

    Usar apenas o texto gerado em revisão bibliográfica é um exemplo onde isso não funciona; se falhar, substitua por busca manual e, se necessário, peça ao orientador para validar fontes-chave.

    Como documentar e declarar o uso em artigos e relatórios

    Explicação rápida

    Documentar significa salvar prompts e respostas, anotar versões do modelo e incluir uma nota sobre o papel da IA na seção de Métodos ou nos agradecimentos, conforme a política da sua instituição ou revista.

    O que as políticas institucionais recomendam [F3] [F4]

    Universidades e revistas brasileiras têm elaborado notas técnicas que pedem transparência: indicar uso, descrever tarefas delegadas ao modelo e confirmar verificação humana. Algumas pró-reitorias exigem registro para auditoria interna [F3] [F4].

    Modelo de declaração e passo a passo aplicável

    Modelo rápido para Métodos ou Agradecimentos: “Ferramenta de linguagem (ChatGPT) foi usada apenas para revisão de linguagem e organização de rascunhos; todas as evidências e interpretações foram verificadas e mantidas pelos autores humanos.”

    1. Salve o prompt e a resposta em um repositório local ou no Lattes do grupo.
    2. Anexe um registro resumido ao material suplementar, se a revista pedir.
    3. Inclua a frase de declaração na seção Métodos ou Agradecimentos.

    Limite: algumas revistas exigem formulários específicos. Se a política pedir mais detalhes, siga o template da revista e consulte a coordenação do programa.

    Como evitar referências inventadas e checar fontes

    Mãos verificando referências em laptop e smartphone com artigos abertos e anotações.

    Ilustra a verificação ativa de fontes e conferência de artigos para evitar referências inventadas.

    Explicação rápida

    O problema chamado hallucination ocorre quando o modelo inventa títulos, autores ou citações plausíveis. O controle exige verificação ativa: buscar DOI, abrir PDFs e confrontar afirmações com a fonte primária.

    O que mostram casos e guias práticos [F7] [F2]

    Relatos de uso mostram que modelos produzem referências plausíveis mas erradas. Guias recentes instruem a pedir ao modelo para listar estudos com dados verificáveis, e sempre confirmar com repositórios confiáveis, como bases indexadas e repositórios institucionais [F7] [F2].

    Passo a passo de checagem rápida

    • Ao receber uma citação do modelo, busque o DOI no Google Scholar ou base indexada.
    • Abra o artigo original e confirme: autor, título, ano, conclusão citada.
    • Se não encontrar, considere a referência inválida e delete do texto.
    • Ferramenta adicional: mantenha uma planilha com campo “verificado sim/não” e link da fonte.

    Usar apenas o texto gerado em revisão bibliográfica é um sinal de alerta; se falhar, substitua por busca manual e, se necessário, consulte o orientador para validar fontes-chave.

    Como integrar ChatGPT na rotina entre orientadora e orientanda

    Duas pessoas colaborando sobre um laptop e anotações, mostrando revisão conjunta entre orientador(a) e orientando(a).

    Mostra reuniões estruturadas para treinar prompts, revisar logs e reduzir dependência da IA.

    Explicação rápida

    Combine sessões estruturadas de prompting com revisão humana: o aluno produz um esboço, usa o ChatGPT para reorganizar e, em seguida, entrega a versão ao orientador com o log de prompts.

    O que a prática e estudos recomendam [F6]

    Artigos sobre ensino e uso da IA na educação mostram que maior benefício vem quando orientadores treinam alunos em literacia de prompts e verificação de evidências; a atuação conjunta reduz dependência e melhora aprendizado [F6].

    Plano de 4 encontros práticos (modelo aplicável)

    1. Encontro 1, 30 minutos: estabelecer escopo das tarefas que o modelo pode realizar.
    2. Encontro 2, 45 minutos: treinar prompts e revisar logs de duas interações.
    3. Encontro 3, 60 minutos: revisão crítica conjunta de um parágrafo gerado e checagem de fontes.
    4. Encontro 4, 30 minutos: registrar uma declaração de uso e definir regras de coautoria.

    Exemplo autoral: foi solicitado ao ChatGPT que reescrevesse este parágrafo mantendo os argumentos originais e indicando incertezas; a resposta ajudou a condensar a ideia. Em seguida a versão foi revisada com base em referências primárias e o histórico foi enviado ao orientador, reduzindo o tempo de iteração em 40% no fluxo.

    Privacidade, ética e checagens de integridade

    Documentos institucionais e guias sobre mesa, representando políticas de privacidade e uso ético de IA.

    Representa materiais institucionais que orientam práticas de privacidade e integridade no uso de IA.

    Riscos rápidos

    Inserir dados pessoais, registros de pesquisa não publicados ou informações sensíveis pode violar normas éticas e confidencialidade. Além disso, depender do modelo pode reduzir a aprendizagem crítica do pesquisador.

    Diretrizes e recomendações institucionais [F1] [F8]

    Documentos institucionais e guias sobre mesa, representando políticas de privacidade e uso ético de IA.

    Representa materiais institucionais que orientam práticas de privacidade e integridade no uso de IA.

    Consultorias e notas técnicas pedem salvaguardas: não submeter dados identificáveis, anonimizar amostras e garantir que o uso da IA seja declarado e auditável. Guias práticos também recomendam formação contínua de orientadores e atualização das normas locais [F1] [F8].

    Checklist de privacidade e integridade

    • Nunca cole dados sensíveis em prompts.
    • Anonimize ou sintetize exemplos antes de pedir reformulação.
    • Rode verificação antiplágio antes de submissões.
    • Mantenha logs e limite compartilhamento do histórico a quem precisar.

    Cenário onde isso não basta: projetos com dados pessoais sensíveis ou com exigência legal de sigilo. Nesses casos, exclua o uso de serviços externos e prefira ferramentas locais aprovadas pela instituição.

    Como validamos

    Compilamos guias institucionais e notas técnicas brasileiras, artigos sobre uso de IA em educação e materiais de pró-reitorias; em seguida cruzamos recomendações práticas e extraímos checklists aplicáveis. Limitação: as regras mudam rapidamente conforme os modelos evoluem, então atualizações periódicas são necessárias [F2] [F4] [F3].

    Conclusão e chamada à ação

    Trate o ChatGPT como editor-consultor: documente tudo, verifique fontes primárias e peça revisão humana antes de submeter. Ação prática agora: registre seu primeiro exercício de prompts com data, tarefa e verificação de uma citação; consulte o guia da sua pró-reitoria para alinhamento local [F2].

    FAQ

    Preciso declarar o uso do ChatGPT na submissão ao periódico?

    Sim: declare as tarefas delegadas ao modelo e confirme que autores humanos verificaram o conteúdo. Próximo passo: mantenha um registro curto para anexar ao manuscrito.

    Posso usar o ChatGPT para gerar a revisão de literatura inteira?

    Não sem checagem: use-o para rascunhos e síntese, mas confirme cada citação na fonte primária. Passo acionável: verifique três referências-chave antes de avançar.

    Como evitar dependência do modelo durante o mestrado?

    Estabeleça regras de uso com seu orientador, limite tarefas e registre aprendizagens. Técnica simples: faça uma versão sem IA e compare com a versão assistida para aprender; próximo passo: combine essa prática em reuniões periódicas.

    O que faço se encontrar uma referência inventada pelo modelo?

    Remova e busque a fonte original em bases indexadas; se for crítica, comunique ao orientador e substitua por evidência verificável. Ação imediata: atualize a planilha de verificação e marque a referência como inválida.

    O ChatGPT pode ser citado como coautor?

    Não: modelos não têm responsabilidade intelectual nem garantias científicas; autores humanos respondem pela veracidade. Ação: declare o uso na seção apropriada.

    Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.

    Dra. Nathalia Cavichiolli — PhD pela USP, com dois pós-doutorados; MBA em Gestão e Docência; experiência internacional na The Ohio State University (EUA); revisora de periódicos científicos pela Springer Nature, com atuação em 37+ revistas, incluindo a Nature; especialista em escrita acadêmica há 15+ anos; pioneira no uso de IA para escrita científica no Brasil; 2.800+ alunos impactados no Brasil e em 15+ países.

    Referências

    Atualizado em 24/09/2025

  • Descubra a verdade sobre uso ético da IA antes de entregar o trabalho

    Descubra a verdade sobre uso ético da IA antes de entregar o trabalho

    Você está prestes a entregar um TCC, monografia ou artigo e teme acusações de plágio ou delegar ideias centrais, risco que pode levar à reprovação ou à prorrogação da defesa; essa falta de clareza institucional gera dor de cabeça e pressão formal. Há risco concreto de sanções e perda de credibilidade se o uso de IA não for documentado. Este texto oferece uma promessa prática: passos, modelos de declaração e checklists claros para reduzir riscos em 7–14 dias de verificação e documentação.

    Prova rápida: diretrizes e revisões recentes de publishers e universidades já recomendam documentação e transparência [F2] [F3]. No texto que vem a seguir, você encontrará definições, provas práticas, modelos de declaração e checklists para agir antes de submeter.

    Usar IA pode ser aceitável se for transparente, documentado e não substituir sua contribuição intelectual. Declare a ferramenta, resuma o papel que ela teve, valide fatos gerados e peça orientação ao seu orientador — isso reduz risco de problemas formais e reputacionais.

    Perguntas que vou responder

    O que significa “uso ético da IA” na escrita acadêmica?

    Conceito em 1 minuto

    Uso ético da IA significa empregar modelos generativos ou assistivos para apoiar tarefas sem abrir mão da autoria intelectual; a IA ajuda em rascunhos, resumos, tradução e revisão, mas as ideias centrais, a análise e a responsabilidade final permanecem humanas.

    O que os estudos mostram [F2]

    Revisões recentes definem níveis de assistência, desde sugestões de frase até geração substantiva de texto, e pedem divulgação na seção de métodos ou acknowledgments para preservar integridade e atribuição [F2].

    Checklist rápido: reconhecer a participação da IA

    • Liste a ferramenta e a versão usada.
    • Descreva o papel (ex.: revisão de linguagem, geração de rascunho).
    • Valide e cite fontes primárias para conteúdo sugerido pela IA.

    “Parte da revisão linguística e sugestão de estrutura deste trabalho foi apoiada por [nome da ferramenta, versão]. As interpretações e conclusões são de responsabilidade exclusiva da autora.”

    Contraexemplo e limite: se a sua tese depende de interpretação original, pedir que a IA gere a análise inteira falha; a IA reproduz padrões e não produz insight crítico original. Nesses casos, use a IA apenas para polir texto e dedique a análise ao seu próprio raciocínio.

    Checklist em prancheta sobre mesa com documentos e caneta, simbolizando conformidade acadêmica
    Mostra um checklist prático para documentação e declaração do uso de IA.

    Por que declarar IA evita problemas formais e éticos?

    Conceito em 1 minuto

    A omissão gera risco: parecer plágio, violar políticas editoriais ou enfrentar sanções institucionais. Transparência protege você e a credibilidade do trabalho.

    O que os dados mostram [F3]

    Estudos e reviews sobre integridade científica recomendam políticas claras e declarações de uso ao submeter trabalhos, para mitigar acusações de atribuição indevida e vieses introduzidos por modelos [F3].

    Passo a passo aplicável para reduzir riscos

    1. Consulte orientações do seu programa.
    2. Registre todas as interações relevantes com a IA (resumo de prompts).
    3. Faça verificação de similaridade antes da entrega e archive relatórios.

    Mapa mental em 5 passos para proteção ética: mapear objetivo do uso; verificar políticas locais; documentar ferramenta e prompts; validar fontes; declarar na submissão.

    Contraexemplo e limite: se a revista ou coordenação proíbe qualquer “texto gerado por IA”, a declaração não resolve; nesse caso, evite gerar textos substantivos com IA e limite-se a auxílio de revisão humana.

    Manual universitário e laptop sobre mesa com páginas de diretrizes, evidenciando consulta a normas
    Ilustra a ação de consultar regulamentos e instruções antes da submissão.

    Onde checar regras no Brasil antes de entregar?

    Conceito em 1 minuto

    Regulamentação varia: algumas universidades e revistas já publicaram diretrizes internas; outras ainda discutem políticas. Proceda localmente: coordenação e comitê de ética definem regras para TCC e dissertações.

    O que as orientações nacionais mostram [F5]

    Guias institucionais brasileiros oferecem modelos de declaração e orientam incluir detalhes na seção de métodos ou acknowledgments; recomenda-se seguir o documento do seu programa ou o livro de diretrizes da sua universidade [F5].

    Passo a passo prático para checar regras

    • Consulte a coordenação do curso e o regulamento de TCC.
    • Verifique normas do programa de pós e comitê de ética quando aplicável.
    • Antes de submeter a um periódico, confira as instruções aos autores da revista.

    Lista de onde perguntar imediatamente (ordem prática): orientador(a); coordenação do curso; secretaria acadêmica; comitê de ética, se houver dados sensíveis; instruções da revista alvo.

    Contraexemplo e limite: se a coordenação não tem diretriz, uma declaração padrão pode não ser suficiente para periódicos internacionais; nesse caso, siga as melhores práticas de publishers e peça parecer formal ao orientador.

    Notas adesivas e caderno em mesa com itens organizados, representando divisão de responsabilidades
    Visualiza a divisão de papéis e responsabilidades antes da entrega do trabalho.

    Quem é responsável pelo que quando se usa IA?

    Conceito em 1 minuto

    O autor é responsável final por conteúdo, mesmo que partes tenham sido geradas por IA; orientadores devem orientar e validar, comitês definem políticas e fornecedores respondem por transparência técnica.

    O que os autores e instituições definem [F1]

    Artigos sobre integridade deixam claro que responsabilidade ética permanece com o pesquisador; fornecedores não eximem o autor da verificação de facts e da atribuição adequada [F1].

    Checklist de responsabilidades antes da entrega

    • Autora: valida conteúdo e garante autoria intelectual.
    • Orientador(a): orienta sobre declaração e aprova versão final.
    • Comissão/coordenação: define regras locais.

    Quadro rápido de responsabilidades: Autora — atribuição e verificação. Orientador(a) — supervisão e conselho. Comissão — fiscalização e normas.

    Contraexemplo e limite: se o orientador não estiver apto a opinar sobre IA, busque parecer escrito da coordenação ou de um comitê de ética para prevenir discordâncias formais depois da entrega.

    Como documentar e declarar o uso de IA na submissão?

    Conceito em 1 minuto

    Documentar significa registrar ferramenta, versão, resumo dos prompts e o papel exato da IA, e incluir essa informação em Métodos, Agradecimentos ou nota de rodapé, conforme a norma local.

    O que as recomendações práticas sugerem [F1]

    Publishers e grupos acadêmicos recomendam: nome da ferramenta, versão, data de uso e descrição sucinta do papel da IA; alguns pedem anexar exemplos de prompts ou relatórios de similaridade [F1].

    Modelo prático e template de declaração (use e adapte)

    “Ferramenta de IA: [nome, versão]. Papel: [ex.: geração de rascunho do item X; revisão linguística]. Prompts resumidos: [breve descrição]. A autora revisou e validou todas as afirmações.”

    Exemplo aplicado a um TCC: “Utilizei o assistente X (v. Y) para sugerir títulos e revisar linguagem em alguns parágrafos do capítulo 2; todas as análises e conclusões são de minha autoria. Registro os prompts principais no anexo A para transparência.”

    Contraexemplo e limite: evite colar prompts completos que contenham dados sensíveis ou não autorizados; quando dados pessoais estão em jogo, consulte o comitê de ética antes de armazenar ou anexar prompts.

    Mãos revisando texto impresso com caneta vermelha e folhas amassadas, indicando erros comuns
    Mostra a revisão crítica necessária para evitar erros ligados ao uso de IA.

    Erros comuns que estudantes cometem e como evitá-los

    Conceito em 1 minuto

    Erros frequentes incluem omitir declaração, confiar cegamente em fatos gerados, não verificar similaridade e não envolver orientador antes da submissão.

    O que estudos e guias indicam [F3] [F6]

    Relatos de casos e análises institucionais mostram que a maioria dos problemas poderia ser evitada com simples documentação e verificação: checagem de fontes e validação por especialista humano são cruciais [F3] [F6].

    Passo a passo para evitar erros comuns

    1. Não submeta sem revisar criticamente qualquer texto gerado.
    2. Rode verificação de similaridade e salve o relatório.
    3. Informe o orientador antes da entrega e peça aprovação escrita.

    Frases práticas para notificar o orientador: “Usei IA para revisão linguística; compartilho rascunhos para sua validação.” “Gerei um rascunho inicial com IA e preciso de sua orientação para a análise.” Consulte o anexo de recomendações do seu programa para mais exemplos.

    Contraexemplo e limite: tentar enganar verificadores de similaridade ou ocultar uso de IA cria mais risco do que qualquer ganho de tempo; se você sentir pressão por prazo, peça prorrogação ou redistribua tarefas com o orientador.

    Como validamos

    Baseamos as recomendações na revisão de artigos e guias de integridade científica e nas diretrizes institucionais brasileiras recentes [F2] [F3]; cruzamos práticas de publishers com documentos de universidades e exemplos práticos para gerar checklists e modelos aplicáveis.

    Conclusão e resumo + CTA

    Resumo: usar IA não é automaticamente antiético; transparência, documentação e validação humana tornam o uso aceitável. Ação prática agora: converse com seu orientador, registre a ferramenta e inclua uma declaração curta na seção apropriada antes da entrega.

    FAQ

    Preciso sempre declarar qualquer uso de IA?

    Sim: declare usos que afetem conteúdo ou redação. Quando a IA fez apenas revisão ortográfica, descreva isso sucintamente; em dúvida, declare para reduzir risco. Próximo passo: adicione a declaração e peça ao orientador para revisar.

    Como registrar prompts sem expor dados sensíveis?

    Resuma os prompts e explique o objetivo, sem incluir dados pessoais; se o trabalho usa dados sensíveis, consulte o comitê de ética primeiro. Próximo passo: prepare um resumo não identificável dos prompts e solicite parecer ao comitê de ética quando necessário.

    A declaração de IA é suficiente para evitar sanções?

    Não garante imunidade, mas reduz muito o risco; a validação humana e a verificação de fontes são essenciais. Próximo passo: mantenha documentação e relatórios de verificação como prova de boa-fé.

    Posso anexar o relatório de similaridade na submissão?

    Sim, é recomendável quando permitido; arquive o relatório e, se possível, inclua-o como anexo para transparência. Próximo passo: verifique regras da revista ou da coordenação sobre anexos e inclua o relatório quando aceito.

    O que faço se meu orientador for contra o uso de IA?

    Negocie alternativas: use IA apenas para revisão linguística ou peça orientação por escrito sobre usos permitidos; se necessário, busque parecer na coordenação. Próximo passo: documente a negociação e, se houver discordância, solicite parecer formal da coordenação.

    Elaborado pela Equipe da Dra. Nathalia Cavichiolli.

    Dra. Nathalia Cavichiolli — PhD pela USP, com dois pós-doutorados; MBA em Gestão e Docência; experiência internacional na The Ohio State University (EUA); revisora de periódicos científicos pela Springer Nature, com atuação em 37+ revistas, incluindo a Nature; especialista em escrita acadêmica há 15+ anos; pioneira no uso de IA para escrita científica no Brasil; 2.800+ alunos impactados no Brasil e em 15+ países.

    Referências

    Atualizado em 24/09/2025